机器人学技能观察教程即掌握

编辑：林风语

康奈尔大学研究团队开发了一种全新人工智能框架RHyME，为机器人学习任务开辟了全新路径。通过观看单个教程视频，机器人便能快速掌握多步骤任务，从而显著降低训练所需的时间、能耗和成本。这项技术的突破性成果为机器人技术的广泛应用奠定了基础。

从观察到学习：机器人模仿人类思维的创新之路

传统机器人训练方式需要收集大量数据，让机器人反复操作完成任务，这一过程既耗时又复杂。“但人类并不以这种方式学习，”博士研究生兼论文主要作者Kushal Kedia指出，“我们从观察他人的行为中获得灵感。”基于这一理念，RHyME系统模仿了人类的学习方法：通过单次观看教学视频，机器人能够从中提取任务步骤并加以应用。

该系统将于今年五月在亚特兰大举行的IEEE国际机器人与自动化大会上正式亮相，由团队成员Kedia进行展示。

解决关键难题：机器人如何应对人与机器之间的动作差异

尽管模仿学习已经是机器学习领域的重要分支，其广泛应用却一直面临着技术瓶颈。传统方法要求视频示范动作必须缓慢且精准，任何与机器人不一致的细微动作差异都会导致学习失败。“人类的动作太过流畅，机器人难以跟踪和复制。”康奈尔大学计算机科学助理教授兼研究论文高级作者Sanjiban Choudhury解释道。

RHyME 的核心技术旨在解决这一问题，使机器人能够应对人类与机器动作的自然差异。通过整合内存库中的所有视频示例，该系统让机器人在学习任务时能够“连接点滴”，巧妙运用相关示范。例如，当机器人观看如何将杯子从桌上放入水槽的视频时，它会从先前的示例中提取类似动作，如抓取杯子或放置餐具，从而完成多步骤任务。

提升效率：从繁琐训练到智能适应

这项研究的成果证明，RHyME不仅能够确保机器人任务成功率显著提升，还极大降低了对训练数据数量的需求。据测试结果显示，机器人仅需要30分钟的实验室数据训练，便可在任务完成率上较传统方法提升超过50%。

“过去，训练一个机器人完成任务需要耗费数千小时的遥控操作，这几乎是不可能完成的任务。”Choudhury总结道，“RHyME让我们迈向了更加可扩展的机器人训练方式。”

广泛支持与未来展望

这一研究得到了谷歌、OpenAI、美国海军研究办公室以及美国国家科学基金会的资助支持。团队成员包括Kushal Kedia、Prithwish Dan、Angela Chao、Maximus Adrian Pace以及Sanjiban Choudhury。RHyME的创新技术不仅有望加快家庭机器人助手的发展，还可能彻底改变机器人在医疗、制造和服务领域的应用模式。

康奈尔大学的研究正推动机器人走向更加智能和灵活的未来，也为全球机器人与人工智能领域带来了新的希望与机遇。这项突破性创新证明，技术的进步可以打破传统限制，将人类与机器人之间的沟通与合作提升到新的高度。