“熟能生巧”這句話通常是用來形容人類的，但對(duì)于剛進(jìn)入陌生環(huán)境的機(jī)器人來說，這也是一句很棒的格言。
想象一下，一個(gè)機(jī)器人來到一個(gè)倉庫。它具備了它所接受的訓(xùn)練技能，比如放置物體，現(xiàn)在它需要從它不熟悉的貨架上挑選物品。起初，機(jī)器很難做到這一點(diǎn)，因?yàn)樗枰煜ば碌沫h(huán)境。為了改進(jìn)，機(jī)器人需要了解它需要改進(jìn)總體任務(wù)中的哪些技能，然后專門化(或參數(shù)化)該動(dòng)作。
現(xiàn)場(chǎng)人員可以對(duì)機(jī)器人進(jìn)行編程以優(yōu)化其性能，但麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室 (CSAIL) 和人工智能研究所的研究人員已經(jīng)開發(fā)出一種更有效的替代方法。上個(gè)月在機(jī)器人：科學(xué)與系統(tǒng)會(huì)議上展示了他們的“估計(jì)、推斷和定位”(EES) 算法，該算法使這些機(jī)器能夠自行練習(xí)，有可能幫助它們提高在工廠、家庭和醫(yī)院中執(zhí)行有用任務(wù)的能力。
為了幫助機(jī)器人更好地完成諸如掃地之類的活動(dòng)，EES 采用了視覺系統(tǒng)來定位和跟蹤機(jī)器的周圍環(huán)境。然后，該算法會(huì)估計(jì)機(jī)器人執(zhí)行某個(gè)動(dòng)作(如掃地)的可靠性以及是否值得進(jìn)行更多練習(xí)。EES 會(huì)預(yù)測(cè)如果機(jī)器人改進(jìn)了某項(xiàng)特定技能，機(jī)器人完成整個(gè)任務(wù)的能力會(huì)有多好，最后進(jìn)行練習(xí)。隨后，視覺系統(tǒng)會(huì)在每次嘗試后檢查該技能是否正確完成。
EES 可以在醫(yī)院、工廠、家庭或咖啡店等場(chǎng)所派上用場(chǎng)。例如，如果你想讓機(jī)器人打掃你的客廳，它需要練習(xí)掃地等技能。不過，根據(jù) Nishanth Kumar SM '24 及其同事的說法，EES 可以在沒有人工干預(yù)的情況下幫助機(jī)器人提高水平，只需進(jìn)行幾次練習(xí)即可。
“在開展這個(gè)項(xiàng)目之前，我們想知道這種專業(yè)化是否可以在真實(shí)機(jī)器人的合理數(shù)量的樣本中實(shí)現(xiàn)，”描述這項(xiàng)工作的論文的共同主要作者、電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)博士生兼 CSAIL 分支機(jī)構(gòu)的庫馬爾 (Kumar) 說。
“現(xiàn)在，我們有了一種算法，可以讓機(jī)器人通過數(shù)十或數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)在合理的時(shí)間內(nèi)顯著提高特定技能，這比標(biāo)準(zhǔn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法所需的數(shù)千或數(shù)百萬個(gè)樣本要好得多。”
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