导读： 加州大学伯克利分校的一个研究小组找到了一种让机器人模仿它在视频屏幕上看到的活动的方法。在他们上传到arXiv预印本服务器的论文中，该团...
加州大学伯克利分校的一个研究小组找到了一种让机器人模仿它在视频屏幕上看到的活动的方法。在他们上传到arXiv预印本服务器的论文中，该团队描述了他们使用的方法及其工作原理。
只通过观察人类一次性行动就能学会做事的机器人能够比现在更快地学习更多的新动作。科学家们一直在努力寻找如何实现这一目标。
然而，从历史上看，机器人已经被编程为执行诸如通过代码拾取对象的动作，该代码明确地列出了需要做什么以及如何做。这就是大多数机器人在工厂组装汽车的方式。这样的机器人仍然必须经过一个训练过程，通过这个过程，他们多次被引导通过程序，直到他们能够做到而不会犯错误。最近，机器人被编程为纯粹通过观察学习 - 就像人类和其他动物一样。但是这种模仿学习通常需要数千次观察。在这项新的努力中，研究人员描述了他们开发的一种技术，它允许机器人通过观察人类一次性完成所需的动作。
为了实现这一壮举，研究人员将模仿学习与元学习算法相结合。结果是他们称之为模型不可知的元学习(MAML)。研究人员解释说，元学习是机器人通过结合先前的经验来学习的过程。例如，如果机器人显示人类拾取梨或其他类似物体的视频，并将其放入杯子，碗或其他物体中，则可以获得物体的“感觉”。如果在每种情况下都教会以某种方式模仿行为，那么它“学习”在观察其他类似行为时该做什么。因此，当它看到一个视频 一个人拿起梅花并将其放入碗中，它识别出这种行为，并能够将其转化为自己的行为，然后可以进行。