康奈尔大学研究团队近日推出了一项突破性机器人学习框架——RHyME，这项基于人工智能的创新系统能够让机器人通过观看单一教学视频来学习任务步骤。这一研发的目标是显著降低机器人训练所需的时间、资源和成本，从而推动机器人技术的发展和实际应用。
康奈尔大学计算机科学领域的博士生库沙尔·基迪亚（Kushal Kedia）领导了该项目的研究工作。他指出，与机器人合作的一个痛点是需要收集大量数据以进行各种任务的训练，而这一过程复杂且耗时。“但人类并不是这样学习任务的，我们通常通过观察他人来获得灵感。”基迪亚表示。他将于今年5月在亚特兰大举行的国际电气与电子工程师协会国际机器人与自动化大会（IEEE ICRA）中展示这项研究成果。
目前，要将机器人开发为适合家庭场景的助手仍面临重大技术挑战，尤其是在训练机器人适应现实世界复杂环境方面。传统方式依赖于实验室内大量人类演示的教学视频，希望通过这种模仿学习方式加速机器人掌握任务序列的能力。然而，这种方法需要数以千计的完美演示，并因人类动作流畅性与机器人能力的匹配不佳而受到较大限制。康奈尔大学助理教授、项目研究的资深作者桑吉班·乔杜里（Sanjiban Choudhury）解释道：“由于人类动作与机器人动作存在差异，传统方法在面对这种不匹配时往往难以为继。”
RHyME正是为了解决这一问题而诞生的。这个框架通过一种可扩展的方法，使机器人能够通过单次观察高效学习，同时具备更高的适应性。与以往僵化的学习模式不同，RHyME为机器人构建了一个“记忆库”，使其在执行某项任务时能够调用相关的动作信息并进行有效推导。例如，当一个配备RHyME系统的机器人观看一个人将杯子从柜台拿起并放入水槽的录像时，它会检索到类似动作的记忆，例如抓取物体、放置器具等，并整合这些片段以完成任务。
研究团队表示，与现有方法相比，RHyME不仅能够训练机器人完成多步骤任务，还有效减少了训练数据的需求。只需30分钟的实验室机器人数据，RHyME训练的机器人就能实现超过50%的任务成功率增长。这一方法摆脱了传统繁琐的编程方式，不再需要上千小时的远程操作记录。“这是机器人学习的一次转型，我们正在探索如何以更可扩展的方法对机器人进行训练，”乔杜里补充道。
除了技术上的突破，RHyME的研发也得到了多方支持，包括谷歌、OpenAI、美国海军研究办公室和国家科学基金会。这项研究由多位学者共同完成，参与人员包括库沙尔·基迪亚、普里特维什·丹（Prithwish Dan）、安吉拉·乔（Angela Chao）、马克西姆斯·亚德里安·佩斯（Maximus Adrian Pace）和桑吉班·乔杜里。完整研究已发表，为机器人技术发展注入了一针强心剂。
RHyME展示了机器人技术的未来可能性，不仅加速了机器人适应现实世界能力的进程，也为人工智能的进一步发展打开了新的大门。在人机协作日益紧密的时代，这项研究无疑将为多个行业带来深远影响。
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康奈尔大学团队的研究太厉害了，技术突破背后是无数科研工作者的坚持与智慧，为了科技进步，致敬！
把机器人做得更贴近人性化，这才是科技真正的温度，未来说不定能像科幻电影里的AI一样暖心呢！
RHyME项目解决实际问题的思路简直教科书级别，这才是真正的科技为生活服务！
未来期待下厨房做饭的机器人可以来一波，科技从解决问题到带来便利，生活质量up！