人工智能正在飛速地發(fā)展，機器不僅可以自己學習，還可以當老師教育別人了。

據(jù)每日郵報報道，MIT做出一個新的機器人，它可以把自己的本領教給其他的機器人。

這個機器人被稱為“Optimus（擎天柱）”，它可以自動教其他機器人一些簡單的工作，比如說開門，把一個東西丟進桶里，或者把一個圓柱體從桶里取出來等等。

Optimus把熱水瓶進桶里，這個機器人可以自動把這個任務教給其他機器人

在模擬當中，Optimus可以把這些技能無縫地轉移給另一個名叫“Atlas”的機器人。Atlas是一個六英尺高（1.8米）、400磅重（180公斤）的類人機器人。

在接受Optimus的教育之后，它就學會了這些基本技能，就像被人類程序員教過一樣。

為什么Optimus這么神奇呢？這得益于它的內核——C-Learn系統(tǒng)。

訓練機器人通常有兩種方法。

第一種，運動設計技術（motion-planning techniques），機器人的所有動作是由編程完成的，包括每個運動的時間和位置，比如讓機器人將金屬切割成特定的形狀和尺寸。

第二種，學習示范（ learn from demonstration ），信息的輸入是通過運動捕捉，其方式與在電影和視頻游戲中繪制CGI字符的移動相同，也就是說，讓機器人看一個任務，然后去復制它。

不過，這兩種方法都有缺陷。

學習示范的機器人，不容易將它們的技能轉移到另一個機器人身上，并保持準確。

而采用運動設計技術，雖然可以做到這一點，但是耗時耗力，必須要專家程序員手動編碼才可以。

因此，這兩種方法，在一些緊急情況中，比如火災、地震、海嘯、福島核危機之類的事件當中，恐怕就不能滿足需求了。

Pérez-D'Arpino和她訓練的Optimus機器人

MIT的計算機科學和人工智能實驗室（CSAIL）的研究人員開發(fā)了一種新的系統(tǒng)，可以集兩者的優(yōu)點融為一體，奮其所長的同時又能避其所短。

這就是上面提到的“C-Learn”，它可以不經編程就教會機器人一系列任務，僅僅需要提供一些如何移動的信息，然后給機器人示范一次任務就OK了。

舉個例子，有一個任務是：要求機器人用雙手抓住托盤，并將其抬起，使托盤與地面平行。雖然只給機器人演示了一次，但是它能夠利用它之前如何平行于對象的知識，來完成這個任務。

機器人也被教了其他一些技能，比如，抓住一個物體并將其放入桶中，以及將卡在氣缸內的圓柱體取出來。

這樣一來，用戶就可以讓機器人自己去教授其他的機器人了，不僅節(jié)省時間，而且能節(jié)省成本，如果希望多個機器人執(zhí)行類似操作的話。

MIT的研究人員說，將來這個系統(tǒng)可以用來更快地制造拆彈機器人和救災機器人。

此外，它還降低了訓練機器的門檻。因為系統(tǒng)不需要進行編碼就能教給機器人任務，所以它允許沒有編碼經驗的人“訓練”機器人。

這種方法兼具學習示范的直觀，和運動設計技術的精準，可以讓機器人很快去學會新的任務。這項研究將在新加坡舉行的IEEE國際機器人和自動化大會（5月29日—6月3日）上發(fā)表。

當然，這個系統(tǒng)并非沒有缺陷。

例如，下面這種情況機器人可能就無法適應。機器人被教會了抓住一個物體，然后將它提取出來。但是情況需要機器人先提取物體，然后放下它，去完成一個它所學知識的逆向操作，機器人就做不到了。

“這涉及到一些邏輯思維，對于人類來說這是很簡單，但對于計算機來說，這是很有挑戰(zhàn)性的。”該研究的合作者之一、CSAIL的博士生Pérez-D'Arpino解釋道。

雖然存在缺陷，不過這項研究還是擁有光明的前景的。它不僅有趣，還有可能創(chuàng)造更好的成本效益。期待MIT的機器人老師們早日走出實驗室，到世界各地去教書育人。
 

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