在斯坦福大學(xué)蓋茨計算機科學(xué)大樓的地下室，連接到紅色機械臂的屏幕點亮。一雙卡通眼睛閃爍。“遇見本德爾，”博士Ajay Mandlekar說。電氣工程專業(yè)的學(xué)生。

Bender是斯坦福大學(xué)研究人員小組用來測試兩個框架的機器人手臂之一，這兩個框架可以一起使更快，更輕松地教授機器人基本技能。RoboTurk框架允許人們通過向機器人展示如何執(zhí)行諸如拾取物體之類的任務(wù)，通過智能手機和瀏覽器實時控制機器人手臂。SURREAL通過一次運行多種體驗來加快學(xué)習(xí)過程，從而使機器人可以同時從多種體驗中學(xué)習(xí)。

“使用RoboTurk和SURREAL，我們可以通過結(jié)合人類收集的大量數(shù)據(jù)并將其與大規(guī)模強化學(xué)習(xí)相結(jié)合來突破機器人的工作范圍，”開發(fā)框架的團隊成員Mandlekar說。

該小組將于10月29日在瑞士蘇黎世舉行的機器人學(xué)習(xí)會議上介紹RoboTurk和SURREAL。

人類教學(xué)機器人

朱玉科，博士 計算機科學(xué)專業(yè)的學(xué)生和團隊成員通過在iPhone上打開應(yīng)用程序并向空中揮舞來展示了系統(tǒng)的工作原理。他指導(dǎo)機器人手臂-就像在街機游戲中的機械起重機一樣-懸停在自己的獎品上：一個看起來像牛排的木塊。這是一個簡單的拾取和放置任務(wù)，包括識別對象，拾取對象并將它們放入帶有正確標(biāo)簽的垃圾箱中。

對人類而言，這項任務(wù)似乎非常容易。但是對于今天的機器人來說，這是相當(dāng)困難的。機器人通常通過與環(huán)境互動并進行探索來學(xué)習(xí)，這通常會導(dǎo)致大量隨機揮動手臂或從大型數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)。這些方法都不如獲得一些人的幫助有效。就像父母教孩子通過引導(dǎo)自己的雙手來刷牙一樣，人們可以向機器人演示如何完成特定的任務(wù)。

但是，這些課程并不總是完美的。當(dāng)Zhu用力按在手機屏幕上時，機器人松開了握把，木牛排撞到了垃圾箱的邊緣，并砸在桌子上。曼德爾卡說：“人類在這方面絕不是最佳選擇，但是這種經(jīng)驗對于機器人來說仍然是不可或缺的。”

并行學(xué)習(xí)更快

這些試驗-甚至是失敗-也提供了寶貴的信息。通過RoboTurk收集的演示將為機器人提供背景知識，以幫助他們開始學(xué)習(xí)。SURREAL可以一次運行全世界數(shù)千人的模擬體驗，以加快學(xué)習(xí)過程。

“有了SURREAL，我們希望加快與環(huán)境互動的過程，”博士學(xué)位的Linxi Fan說。計算機科學(xué)專業(yè)的學(xué)生，??也是團隊的成員。這些框架極大地增加了機器人學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)量。

博士后研究員Animesh Garg說：“這兩個框架結(jié)合在一起，可以為人工智能輔助人類執(zhí)行任務(wù)提供一種機制，使我們能夠使人類脫離危險環(huán)境，同時仍保持相似水平的任務(wù)執(zhí)行水平。”開發(fā)了框架。

該團隊設(shè)想，機器人將在未來成為日常生活中不可或缺的一部分：幫助家務(wù)，在制造過程中執(zhí)行重復(fù)的組裝任務(wù)或完成可能對人類構(gòu)成威脅的危險任務(wù)。

朱說：“您不必告訴機器人將其手臂扭轉(zhuǎn)20度并向前推進10厘米。” “你希望能夠告訴機器人去廚房拿一個蘋果。”