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如果机器人助手有一天会减轻您的家务责任，他们不仅需要掌握一手，他们还需要能够学会如何处理他们。
幸运的是，加州大学伯克利分校的一组研究人员已经开始研究，确保未来的机器人能够擅长解释视觉信息并将其转化为可以自行完成的逐步任务。
这个新的分类机器人是由共同作者Tianhe Yu和Chelsea Finn创建的，他们在7月份共同发表了他们的实验结果。在论文中，他们解释了他们如何能够训练一种名为PR2的商用机器人，通过观察它们首先进行操作，将家用物品放置在彩色编码的容器中。他们通过提供Yu将桃子放入碗中的神经网络镜头并在最初的演示之后完成此操作，促使PR2模仿这些动作。
这是Inverse的20种方式列表中的#20。 2018年成为更多人。
这不仅是机器人管家的巨大飞跃，也是通用建筑，清洁甚至是体育运动机器人的巨大飞跃。突破的关键在于，不必为每个单独的任务专门为机器人编程，所以业主在理论上可以向他们展示自己做什么。这是知道如何折叠衣物的未来派Alexa和知道如何折叠的机器人之间的区别 您 喜欢你的衣物折叠。
使机器人能够重建人类所执行的动作并非易事，以前的研究通常要求机器人由另一个机器人训练。人体四肢根本不像机器人手臂一样移动，这使得A.I.跟踪和模仿我们用于日常生活的动作。
Yu和Finn想出了如何通过简单地关注PR2来克服这个障碍 哪里 需要去的对象，而不是 怎么样 它需要移动它。在这样做的过程中，他们帮助打开了一扇门，不仅可以清洁，还可以让非专业人士轻松教授谁。