養育一個三歲機器人
導讀
卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University）和 Meta 研究人員宣布了 RoboAgent，這是一個使用被動觀察和主動學習的人工智慧代理程式，使機器人能夠獲得與三歲兒童相當的操作能力。
學習如同嬰兒
人類是社會性生物，從小就從彼此學習。嬰兒會細心觀察他們的父母、兄弟姐妹或照顧者。他們觀察、模仿和重現他們所見，以學習技能和行為。正是這種嬰兒學習和探索自己周圍環境的方式，啟發了卡內基梅隆大學和 Meta 的研究人員，他們開發了一種新的方法，教機器人同時學習多種技能，並利用這些技能應對未知的日常任務。
RoboAgent：一個三歲的機器人
研究小組宣布了 RoboAgent，這是一個利用被動觀察和主動學習的人工智慧代理程式，使機器人能夠獲得與三歲兒童相當的操作能力。卡內基梅隆大學電腦科學學院機器人學研究所的兼職教師 Vikash Kumar 表示：“RoboAgent 是通向通用機器人代理的重要裏程碑，這些代理能夠高效地學習，在新情境中發揮作用，並能隨著時間的推移擴充套件其行為。"當前的機器人在個別任務中具有高度的專門化，而我們的目標是創造一個單一的人工智慧代理程式，能夠在未知情境中展示各種技能。RoboAgent 像嬰兒一樣學習，結合了豐富的被動觀察和有限的主動遊戲。"
RoboAgent 的學習能力和展示技能
RoboAgent 能夠在不同的場景中完成 12 項操作技能。這項研究指向一種能夠適應不同環境的機器人學習平臺。與之前的研究不同的是，研究小組在真實環境中展示了他們的工作，而不是在模擬中進行實驗，而且所需的資料比以前的專案少得多。
RoboAgents 的技能複雜性比其他人在此領域所實現的更高，"RoboAgents 展示了比以往任何一個真實世界的機器人代理程式更多樣化的技能以及獨特的能夠推廣到未知情境的效率和尺度。"研究人員指出。他們的代理程式透過結合自身經驗和包含在網際網路資料中的被動觀察來進行學習。研究人員透過遠端操作機器人完成任務，以便提供有用的自身經驗，就像父母教導他們的孩子一樣。
透過網際網路影片學習
機器人主要是從自身的經驗中學習，而不是從周圍的被動觀察中學習。這種對環境的盲目約束了機器人所接觸到的經驗的多樣性以及它們適應新情況的能力。為了克服這些約束，RoboAgent 透過網際網路上的影片學習知識，就像嬰兒靠被動觀察周圍環境來獲取知識和行為一樣。研究小組的一位博士生 Mohit Sharma 表示：“RoboAgent 利用這些影片中包含的訊息來學習人類如何與物體互動並使用各種技能成功完成任務。此外觀察多種情境中相似的技能，可以讓 RoboAgent 學習到完成任務所需的內容和不需要的內容。在面對未知的任務或未知的環境時，它會運用這些經驗來引導自己的行為。
未來展望
RoboAgent 的研究團隊將他們訓練得到的模型、程式碼庫、硬體驅動程式以及研究中收集的整個資料集開源。RoboSet 是當前最大的公開可用的基於商業硬體的機器人資料集。研究小組希望這將使其他人能夠重複使用、適應和推動這項研究，從而在未來建立一個真正基礎的通用機器人代理程式。
社論與建議
RoboAgent 的研究對於機器人學習和人工智慧領域來說是一項重要的突破。這項研究跨越了以往機器人僅能執行單一任務的局限，使機器人能夠應對多種任務和情境。這項技術的應用潛力非常廣泛，特別是在家庭、醫院和其他公共場所的非結構化環境中，機器人可以發揮更大的作用。
然而這項研究也引發了一些關注和議題。特別是，機器人學習依賴於網際網路上的影片來獲取知識和技能。這種依賴性可能會帶來一些風險和挑戰，例如影片質量的可靠性、資訊的可靠性以及盜竊和侵犯隱私的問題。因此我們需要制定適當的監管和保護措施，以確保機器人學習是可靠和安全的。
此外我們還需要思考機器人學習與人類價值觀和倫理準則的關係。機器人學習到的行為和技能可能不僅僅反映了網際網路上的訊息，還包含許多現有的偏見和假設。我們應該確保機器人學習是平等和包容的，並且遵循人類的價值觀和倫理準則。
對於普通大眾來說這項研究也提供了一些價值。首先我們可以期望在日常生活中更廣泛地應用機器人技術，從而提高我們的生活效率和便利性。然而同時我們也需要學會適應和接受這些新技術的到來。我們應該保持開放的態度，學習如何與機器人進行互動和合作，並且充分利用這些新技術為我們的生活帶來的好處。
最後這項研究還提醒我們機器人技術的發展是一個持續不斷的過程，需要不斷的努力和創新。我們應該持續投資和支援這一領域的研究和發展，以推動機器人技術的進一步突破，並創造更多的應用機會。
