还记得当你还是个孩子的时候试图学习新东西，比如系鞋带或解决谜题吗？ 人类的旅程是由尝试、错误、挫折和最终的胜利组成的。 现在，想象一台机器经历相同的学习路径。
在的指导下 波士顿动力 及其创始人 马克·雷伯特，这些机器人正在学习，就像我们一样。每一个动作、每一个决定，都是复杂算法和对周围环境深入了解的结果。雷伯特的教学方法正在塑造机器人技术的未来，但他如何想象这个未来？
机器人学习：“人类”之旅
您还记得第一次尝试按照那些似乎是用外星语言写的说明组装一件家具的情景吗？或者当您尝试准备那个复杂的食谱时，最终得到了……比方说意想不到的结果？利加布会说，这些都是由尝试、错误和“万一你赢得世界杯”组成的时刻（对于其他语言版本的读者来说：他是一位意大利摇滚歌手）。
如果我告诉你机器人也正在经历这些时刻呢？ 不仅 在谷歌 DeepMind 中， 我打算。 还 波士顿动力，在远见卓识的指导下 马克·雷伯特，正在努力让每个机器人变得更加“人性化”。当然，不是字面意义上的，而是他学习和与世界互动的方式。
学习的艺术
在成为波士顿动力背后的天才之前， 马克·雷伯特 他是卡内基梅隆大学和麻省理工学院的教授。和任何优秀的教育家一样，他深知学习并不总是以线性方式发生。有时候，你必须退一步才能前进两步。这正是波士顿动力公司的机器人所发生的情况。
举个例子，他们尝试教机器人……倒一杯茶。这似乎是一个简单的任务？考虑所有起作用的变量：茶的温度、杯子的重量、液体的量......自然避免溢出所有东西！
你怎么做？最令人着迷的方面之一 波士顿动力 机器人学习的核心是……好奇心。是的，机器人可以“好奇”！显然，不是以我们人类的方式，而是通过算法和编程。 马克·雷伯特 他和他的团队正在向他们的机器人传授“电子好奇心”。一个推动他们探索、实验，最重要的是从错误中学习的组织。
迈向“人类”的未来
两个世界之间的距离仍然是恒星距离，但变得越来越小。 感谢像这样的有远见的人 马克·雷伯特，我们可以希望未来机器人不再只是工具，而是可靠的帮手，能够学习、适应，并以几乎像人类一样的方式“感受”周围的世界。
当雷伯特创立 波士顿动力人工智能研究所 2022 年 XNUMX 月，他决定追求他对未来机器人的愿景。该研究所的第一个项目将侧重于通过教机器人更好地了解周围的世界，使机器人在实验室之外发挥作用。
下次当您看到波士顿动力机器人运行时，请记住它正在经历的学习过程。有一天，我们可能会和他们中的一位一起喝茶，一起庆祝大大小小的成功，正是这些成功让我们的学习经历变得如此美好。
