很快，在未来的某一天，机械人助手会成为我们平常生涯的一部门，即便我们不编程也可教他们新的义务。假如你必需要学代码，你也能够本身做三明治了。如今，有一个新体系可以让教机械人变得像教孩子一样简略。机械人可使用这个体系来分享他们的技巧。
造就机械人有两种根本办法。一个是编程它的运动轨迹，这须要时光和编码的专业常识。另外一个是经由过程触碰它的四肢来表现你想要的器械，或许本身做，让机械人模拟。但有些精巧的义务，其精度不是手能表达的，撤除炸弹是很好的例子。如今，用一个叫做C-LEARN的体系，迷信家们让一个机械人具有具有简略步调的常识库，它可以在进修新义务时智能地运用。
年夜多半机械人编程采取以下两种办法之一：示范进修，他们不雅看正在停止的义务然后模拟复制，或经由过程活动计划技巧，如优化或采样，这须要法式员明白指定一个义务的目的和束缚。
这两种办法都有弊病。从示范中进修的机械人不克不及随意马虎地将他们学到的技巧转移到另外一种情形，并包管准确。另外一方面，活动计划体系，应用采样或优化可顺应这些变更，但非常耗时，由于他们平日必需由法式专家手工编码。
麻省理工学院盘算机迷信与人工智能试验室的研讨人员比来开辟的C-LEARN体系旨在将这两种技巧联合在一路，该体系经由过程供给一些关于物体若何操作的信息，然后展现给机械人某项义务若何完成，可教给机械人完成一系列义务。
在伯克利加利福尼亚年夜学，未介入此项研讨的机械人专家Anca Dragan表现：“C-LEARN体系采用异常适用的办法，后果异常好。”
在这个体系中，人类用户第一次赞助树立机械人的常识库。研讨人员经由过程在一个软件法式中点击并拖动它的四肢来教一个叫做Optimus的双臂机械人。他们展现了举措，例如捉住圆柱体的顶部或块的正面。他们从分歧的地位将每一个义务履行7次。每次挪动都有稍微的变更，机械人找到变更的形式，并将其融入到体系。例如，假如抓取器老是终究年夜致平行于物体，机械人将揣摸并行性是该进程的主要束缚。
麻省理工学院盘算机迷信家和本研讨任务的担任人Claudia Pérez D’Arpino表现：“在这一点上，机械人就像一个2岁的婴儿，只是晓得如何够到并捉住器械。”借助其常识库，机械人只需一次演示便可进修新的多步调义务。用户应用C-LEARN软件向机械人展现所需的义务，然后同意或纠正机械人的测验考试。
西雅图华盛顿年夜学未介入此次研讨的机械人专家Maya Cakmak表现：“可以屈服几何束缚的机械人曾经存在了十多年，但是，今朝为止，只要专家能应用他们。”
为测试该体系，研讨人员教了Optimus四项多步调义务：捡起一个瓶子并把它放进桶里；双手程度抓取和提起托盘；用一只手翻开一个盒子，然后用另外一只手按盒子里的按钮；用一只手捉住立方体上的把手，并用另外一只手将立方体中的一根杆拉出来。关于每个义务，Optimus会获得一次示范，并做出了10次测验考试。40次测验考试中，胜利37次。研讨人员将于本月晚些时刻在IEEE国际机械人与主动化年夜会上揭橥申报。
关于一个更严格的挑衅，研讨人员将Optimus的常识库及其四项义务的筹划传输给了Atlas——一个必需坚持其均衡的双足机械人。Atlas尽力完成这四项义务。但当研讨人员删除一些转移的常识时，例如坚持某些挪动平行的束缚，它就掉败了。
D’Arpino说，这类常识转移将有现实运用。“在德国的工场里，你可以教一个机械人做一些事，没有来由不克不及将其转移到加拿年夜的分歧机械人。”固然，对将来具有反乌托邦不雅点的人关怀的是，经由过程互联网相互传递新技巧的机械人将是走向机械人世界统治的第一步。
D’Arpino正在研讨人们第一次与Optimus互动能否能教会他新技巧。虽然她还没预备好具体评论辩论这些成绩，今朝的成果照样很悲观的。下一步，她愿望教会机械人灵巧地调剂他们所学的飞翔技巧。
终究目的是教机械人撤除炸弹，机械人须要疾速、精确地停止该项精巧的义务。其他运用还包含在灾害中寻人，制作电子产物，赞助生病或懒人做家务。D’Arpino表现：“无机器人在家办事的这个许诺，但实际是，如今他们甚么都做不了。”她愿望能转变近况。
