像教孩子一样养成一个机器人：做饭、开门、搭乐高
话说，有这么一位德国老爹 Vogt，他有个酷爱乐高的儿子。
每天看着儿子乐此不彼地用乐高玩具拼出各种形状，作为一名机器人学教授，Vogt 的脑洞关不住了 ：能不能教一个机器人来干这事儿？
说干就干，Vogt 和同事们在实验室里搞了一个工业机器人手臂，给它装上了眼睛—— Kinect 深度相机，让它 “看着” 两名戴着运动追踪标签的同事，为它示范如何用乐高搭建一个火箭。
经过第一阶段训练后，机器人已经能够在实验人员的帮助下，成功搭建出乐高火箭，而且还能灵活处理一些不在预期位置的乐高块。
下个月, Vogt 还将带着这个机器人，作为人类对机器人示范教学的范例，参加在墨西哥坎昆举行的人形机器人会议。
图片来自：Interactive-robotics
Vogt 的团队认为，通过人类的示范学习，机器人能够在一些需要熟练工的岗位上更好地帮助人类完成工作。
除了 Vogt，还有不少科学家也在尝试通过演示或自我试错的方法，教会机器人掌握各种技能。比如有些远程控制的机器人，就能够通过嗡嗡声的触觉反馈，在前几次试验中获取经验。
去年，马里兰大学的机器人已经能够通过观看 Youtube 上的做饭视频，学习烹饪技艺了。
本月初，Google 的研究人员也通过深度神经网络及云技术的应用，让机器人在互相学习中，成功掌握了开门的技能。
图片来自：Spectrum.ieee
今年早些时候，Google X 实验室向人们展示了深度神经网络如何帮助机器人自学抓取的过程。在实验中，一组机械手臂在经历了约 80 万次抓取尝试后，由于神经网络不断进行自我训练，成功率得到了明显提高。
通过直接向机器人演示做事的方法，让它学会新技能，可能会比编写各种算法来得更简单些。坦佩亚利桑那州立大学的 Heni Ben Amor 表示：
“理想情况下，人类与机器人联合起来，应该能够做一些在单独情况下做不到的事。”
题图来自：New Scientist
