導讀： 英偉達在澳大利亞布里斯班舉行的機器人與自動化國際會議（ICRA）上發(fā)表了一項新的研究工作，其中包括訓練機器人從人類執(zhí)行任務中學習。

英偉達在澳大利亞布里斯班舉行的機器人與自動化國際會議（ICRA）上發(fā)表了一項新的研究工作，其中包括訓練機器人從人類執(zhí)行任務中學習。

截止到目前，機器人都是被訓練在一個與程序員隔離的環(huán)境中，執(zhí)行固定次數的指令。在演示中，英偉達使用了一些不同顏色的固體方塊，并按照固定模式堆疊它們，從而訓練機器人復制執(zhí)行這一任務。

在演示中，被訓練的神經網絡序列成功地推斷出了方塊之間的關系，并開發(fā)了一個模擬所執(zhí)行任務的自動化程序。

英偉達發(fā)布的視頻顯示，該系統(tǒng)使用英偉達Titan X GPU模擬了人類進行的單一演示。由于程序引用了事件的當前狀態(tài)，因此，它成功地糾正了在實時執(zhí)行任務時犯下的錯誤。

“攝像機獲取場景的實況視頻，并通過一對神經網絡實時推斷場景中物體的位置和關系。由此產生的感知被送到另一個網絡，產生一個計劃來解釋如何重建這些感知，”英偉達的博客中寫道。

該研究旨在降低重新編程機器人執(zhí)行一組任務所涉及的成本。該研究的首席科學家Stan Birchfield說：“我們感興趣的是，讓非專家用戶通過簡單地告訴機器人做什么，來教會機器人執(zhí)行新任務。”

通過這項研究，英偉達加入了包括谷歌和SRI在內的公司聯(lián)盟，這些公司正在AI領域取得巨大的進展，并開發(fā)出智能且具有“常識”的AI系統(tǒng)。