丰田推出机器人“舰队学习”
适用于多种场景
可履行85%的人类级使命
丰田研讨院（Toyota Research Institute，以下简称TRI）研讨并推出了一款机器人“舰队学习”体系，并将其首要使用在辅佐家用方面。2015年，TRI首席履行官吉尔·普拉特（Gill Pratt）表明，机器人技能爆破的关键在于云机器人技能和深度学习的结合。这便是所谓的“舰队学习”：使一个机器人能够从人或模仿中学习履行使命，然后与一切其他机器人同享该常识，以便他们能够在新情况下履行使命，那么就能够完成机器人功用呈指数级增加。简单说，便是让机器人在不断迭代晋级的过程中，与其他机器人同享学习效果。
在实在场景中测验是完成舰队学习并保证能够坚持机器人牢靠性的关键因素。此外，人类教育也是让机器人愈加智能牢靠的方法，机器人能够经过人类教师学习到履行使命的才能，使用人类的智力和洞察力来辅导机器人的身体操控。为了协助激起机器人“舰队学习”的才能，TRI提出了一项研讨应战，经过教训机器人使其能在实践家庭中履行有用的人类级使命。
关于机器人来说，在家庭环境中进行操作和导航是十分困难。由于每个房子都是仅有的，具有不同装备的目标的不同组合，并且这些组合可能会随时刻改变。为了处理机器人在家庭环境中面对的多样性，TRI经过人类教训机器人履行具有各种目标的恣意使命（如抓取物品、开关门等），而不是经过编程使机器人履行具有特定目标的特定预界说使命。
经过这种方法，机器人学会了将所看到的与所学的动作联系起来。当机器人再次看到特定的目标或场景时，即便场景略有改变，它也知道能够对看到的东西采纳什么动作。
人类教师能够经过机器人的传感器在电脑屏幕前以3D方法看到机器人实时观看的内容。人类教师能够挑选不同的行为对机器人进行辅导，然后对其进行注释，将场景的各个部分与行为相关联，例如教会怎么抓住手柄并翻开冰箱门。
机器人本身经过传感器会不断感知周围环境，猜测安全途径，然后依据这种了解来拟定行走或运转道路。新的深度学习方法直接从视觉输入上钩算出低水平的动作，这需求机器人履行使命的很多数据。教育体系只需求了解正在履行的行为相关的周围事物，不需求提早输入目标模型或地图，就能够教训机器人将行为和恣意场景、目标和语音指令相关联。
现在，TRI的体系能够成功地履行约85％的相对杂乱的人类级使命。每个使命由大约45个独立的行为组成。
机器人“舰队学习”体系的使用场景
这种“舰队学习”体系能够轻松地扩展并使用到家庭以外的其他环境。例如能够快速而长途地辅导工厂中的工业部门履行重复的制作使命，或许快速调整物流机器人的包裹拣选使命等等。
作者 | 黑椒先生；来历 | LogTV
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