让一个机器人尝试一项它没被明确训练过的任务，是一件蛮搞笑的事。它会发懵，不知所措，甚至干脆扑倒在地直接放弃，它才不会介意你当下的心境。因此，教机器人一些新技能，很容易令人精疲力尽，这需要一行行代码和操作教程。
但是，加州大学伯克利分校的新研究让这件事变得容易起来：
一个名叫PR2的仿人机器人，看到有人将苹果放进碗里，它会尝试模仿人的行为，自己做同样的事。即使它以前从未见过苹果，也能做对这件事。
这项任务不算复杂，但它朝着使机器人快速适应我们的需求迈出了一大步。无论与拿取水果相关的，还是其他方面的事。
想想我们的刷牙行为。
你学会刷牙，是因为父母告诉你该怎么刷——把牙膏挤在牙刷上，把牙刷放进嘴里，前后上下刷，刷完吐出来并漱口。然后，你可以借鉴这些经验，来学习怎样使用牙线。你知道自己牙齿的特点，知道它们之间的间隙，你需要用一种工具来清洁它们。
教机器人同样的事情，原理是一样的，只是具体操作不同。
想教传统机器人刷牙和用牙线清洁牙齿，你得编写两组截然不同的命令——它不能像人一样借鉴之前的经验。加州大学伯克利分校的机器学习研究人员Chelsea Finn说:“很多机器学习系统都需要从头开始学习。虽然这很有价值，但意味着我们没有积累任何知识。从本质上说，这些系统是从头脑空白开始的，如果让它们学习一项新任务，每次它们都要从头开始。”
Finn的系统为仿人机器人提供了宝贵的经验。她说:“我们收集了人类执行多种不同任务的视频，还收集了机器人被遥控操作完成相同任务的演示，综合两方面数据对机器进行训练，以便机器人在看到人类做一件事的视频后，也能学会模仿那件事。"
看看下面的动图。机器人看到，它面前摆放着两件物品，人类将圆瓶子推到它左臂的位置，而没有推面巾纸。接下来，在调整了物品摆放位置后，机器人可以识别出被人移动过的物品，并进行类似的操作。它是通过学习“经验”做到的。
“这种方法的一个好处是，不用非常精确地跟踪人手和场景中的物体，” Finn说，“只要推断出人类正在做什么和任务的目标，机器人就能做到这一点。”准确地跟踪人手很容易失败——手的一部分可以被遮挡，东西也会被移动得太快，机器无法详细读取。
用这种方法调教的机器人，灵活性也在增加。
当初你学会刷牙时，应该不会完全像你父母那样，每次先向哪边刷，刷几次，是先刷上齿还是先刷下齿。你会想，只要用正确的方法，把牙刷干净，就可以了。这意味着首先它是一个更简单的学习任务，其次它为你提供了刷牙的一些原理，并帮你运用到如何使用牙线上。这些与灵活性有关，而不是硬性编码行为。
对家用劳动型机器人来说，这些是至关重要的。我的意思是，你想不想教一个机器人，操纵家里的每一个物体？Finn说:“我们希望的是，可以让普通人很容易地向机器人展示该做什么。如果我们能告诉机器人该怎么做，那么让机器人在正常环境中向人类学习会容易得多。”
以做家务为例。麻省理工学院的研究人员，正致力于研发一个系统。该系统通过模拟，教机器人做某些家务，比如煮一杯咖啡。往常需要一组命令生成一段视频，教机器人制作咖啡。现在，研究人员正在努力改变这种情况——让系统观看YouTube上一个人做家务的视频。系统不仅可以识别出正在发生的事情，还可以从中学习。
Finn希望，她的系统能从YouTube上找到的更多“不受约束”的(非实验室的)视频，并能从中学习。
原文链接：
https://www.wired.com/story/dont-just-lecture-robotsmake-them-learn/
来源：连线
作者：Matt Simon
智能观 编译
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