当今的机器人必须通过编写计算机代码来进行编程，但请想象一下，戴上VR头盔并虚拟地引导机器人完成任务，就像您移动木偶的手臂，然后让机器人将其从那里拿走一样。这是加州大学伯克利分校电子工程和计算机科学教授Pieter Abbeel以及他的学生Peter Chen，Rocky Duan和Zhang Tianhao的愿景。他们创立了一家初创公司Embodied Intelligence Inc.，这是深度强化学习和人工智能的最新技术。使工业机器人易于教学。 “现在，如果您想构建一个机器人，则可以使机器人做您想做的事情，这需要大量的时间和大量的专业知识，”亚伯说，他目前正准备离开愿景并成为现实。 “随着我们在机器学习中的进步，我们可以编写一个使机器人能够学习的软件一次性机器学习代码，然后当机器人需要具备新技能时，我们只需要提供新数据即可。” “数据”就像训练人工一样，尽管它增加了虚拟现实的维度。使用VR头戴设备而无需接触机器人，人们就可以在一天内训练机器人，并且通常需要数周甚至数月的时间来编写新的计算机代码来对机器人进行重新编程。该技术可以与目前在世界各地的制造工厂和仓库中使用的机器人一起使用。商业VR设备提供了一种控制物理机器人的简便方法。由于该机器人仅模仿VR跟踪的手部动作，因此未经任何特殊训练的人就可以使该机器人从一开始就做正确的事情。机器人将继续学习，一段时间后，机器人说：“我明白了，我现在可以自己完成这项任务了。”在上个月在线发表的一篇论文中，Abbeel和他的同事展示了这种模仿学习的力量：他们使用了价值1,000美元的VR头盔和手动跟踪软件来训练机器人来协调自己的视觉，学习复杂的新技能。将钉子插入孔中。 “这完全改变了周转时间，因为所需的数据量相对较小。”阿比说。 “您可能只需要一天的人工演示就可以获得足够的数据，以便机器人获得技能。” “执行任务时，我们不会头脑中求解复杂的微分方程。相反，通过物理世界的交互作用，我们获得了关于如何移动身体的丰富直觉，否则就无法用计算机代码来表达它。段说。 “这与AlphaGo非常相似。它不使用传统方法中常见的任何硬编码策略。相反，它通过机器学习获得自己的直觉和策略。 AlphaGo是由Alphabet Inc.开发的一种用于玩古代汉语的计算机程序。用于计算机的棋盘游戏Go比棋子或国际象棋更为复杂。通过机器学习，AlphaGo在今年早些时候击败了世界排名第一的围棋选手。 Abbeel是该公司的总裁兼首席科学家。他与三位研究生于9月份共同创立了公司。段，现任首席技术官；还有现任技术员张它位于伯克利以南的埃默里维尔，已筹集了700万美元的种子资金。 Abbeel，Chen，Duan和Zhang在伯克利AI研究实验室工作了多年。 Abbeel，Chen和Duan仍在OpenAI上，这是由Elon Musk共同创立的非营利公司。 Tesla和Space-X出名，并致力于构建安全的AI。该团队的想法来自团队的观察，即过去五年来在深度强化学习和深度模仿学习中的快速进步并未反映在当今用于组装汽车和电器或在仓库中移动物品的工业机器人中。