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　　【新智元导读】Science报道，即将举行的 IEEE机器人与自动化国际会议上（IEEE-ICRA）有一项 MIT 的研究，提出了一个可从单一演示中学习多步骤操作任务，并在多个机器人中共享技能的系统——C-Learn。

　　不远的未来，机器人助理就会成为我们日常生活的一部分——但愿教它们新任务的时候不用非得编程。要是非得先学编程才能使用机器人，那这顿饭还是我自己做吧。现在，一个新系统让教机器人就像教孩子一样容易（也许不那么容易？）不过这回机器人统治论者又有了新口实，因为机器人可以用这个新系统互相之间分享技能了。训练机器人有两个基本方法。一个是为它的行动编程，这要求时间和编写代码的技能；另一个是把你想让它做的事演示给它看，摆弄它的实体或者移动它的数字表征都行，也可以做出样子来让它模仿。但一些任务的精确程度不是人类能轻松做出样子的——比如拆除炸弹引信之类的。

　　现在，用一个叫作 C-LEARN 的系统，科学家们赋予了机器人知识，这些知识表现为一些简单的步骤，在学习新任务时，机器人可以智能地应用这些知识。

　　“（C-LEARN）实用又有效。”并未参与本项研究的加州伯克利大学机器人专家 Anca Dragan 说。

　　C-LEARN 从单一演示中学习多步骤操作，并可实现机器人间的技能共享

　　在这个系统中，人类用户首先帮助构建机器人的知识库。研究人员通过在软件程序中点击并拖动其四肢，教导了一个名叫 Optimus 的双臂机器人。他们展示了诸如抓住圆柱体的顶部或块的侧面这样的动作，从不同的位置进行了七次任务。每次运动都有轻微的变化，机器人就会寻找模式，然后将其整合到系统中。例如，如果抓手总是最终大致平行于物体，则机器人将推断并行度是该过程的重要约束（constraint）。

　　在这一点上，机器人是“像一个2岁的宝宝，只是知道如何够到某个东西并抓住它。”研究负责人、MIT 计算机科学家 Claudia Pérez D'Arpino 说。凭借其知识库，机器人只需一次演示即可学习新的多步骤任务。用户使用 C-LEARN 软件向机器人展示所需的任务，然后批准或纠正机器人的尝试。非常简单易行。

　　没有参与本研究的西雅图华盛顿大学机器人专家 Maya Cakmak 说：“十多年前机器人就可以遵从几何约束了，然而，此前只有专家才能够使用它们。”

　　为了测试系统，研究人员教了Optimus 四个多步骤任务：拿起一个瓶子放在一个水桶里；用双手抓住并抬起一个托盘；用一只手打开一个盒子，然后用另一只手按下盒子中的一个按钮；用一只手抓住一个立方体上的把手，并用另一只手把一根杆子直拉出立方体。对于每个任务，Optimus 接受了一次演示，并进行了10 次尝试。 40 次尝试中，一共成功37 次，研究人员将于本月晚些时候在 ICRA 会议上进行报告。

　　为了增加挑战难度，研究人员将 Optimus 的知识库及其对四项任务的计划转移给了机器人Atlas ，Atlas 是个始终能保持平衡的双足机器人。Atlas 设法完成了四项任务。但是当研究人员删除掉一些转移的知识——例如保持某些移动平行的约束后，它失败了。

　　这种知识转移会有实际的应用价值。D'Arpino 说：“你能教一个德国工厂里的机器人做的事，没理由不能转移到加拿大的另一个机器人身上。”当然，开奖，那些认为未来一片黑暗的悲观主义者关心的是，通过互联网互相传递新技能将成为机器人统治世界的第一步。

　　D'Arpino 目前正在考察人类与 Optimus 的首次互动是否就可以教会它新的技巧。虽然还不能讨论过多细节，但迄今为止前景乐观。接下来，她希望教会机器人灵活地即时调整自己学到的技能。

　　最终目标之一是教会机器人拆弹，这个任务对精确性要求很高。机器人需要快速、高精度地引导。其他应用包括发现大灾中的人类、制造电子产品、帮助患病或懒惰的人做家务。“这是家居机器人的发展方向，但问题是现在它们什么都做不来。”D’Arpino说，“除了吸尘，现在的机器人还能给你做什么？这真的挺难的。”她希望能改变这个现状。

　　论文摘要

　　《C-LEARN：自动化分享中多步骤操作演示的几何约束学习》

　　（C-LEARN:Learning Geometric Constraints from Demonstrations for Multi-Step Manipulation in Shared Autonomy）