蓋世汽車訊 要在現(xiàn)實世界中成功部署，機(jī)器人需具備完成從家務(wù)到工業(yè)流程等各種日常任務(wù)的能力，其中包括操作織物，例如折疊衣服放進(jìn)衣柜，或者幫助行動不便的老年人在社交活動前系好領(lǐng)帶。

迄今為止，要開發(fā)出能夠高效完成這些任務(wù)的機(jī)器人相當(dāng)具有挑戰(zhàn)性。許多用于訓(xùn)練機(jī)器人完成織物操作任務(wù)的方法都依賴于模仿學(xué)習(xí)，這是一種利用人類完成相關(guān)任務(wù)的視頻、動作捕捉片段和其它數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機(jī)器人控制的技術(shù)。

雖然其中一些技術(shù)取得了不錯的結(jié)果，但要想更進(jìn)一步，它們通常需要大量的人類演示數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可能昂貴且難以收集，而現(xiàn)有的開源數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)并不總是像用于訓(xùn)練其它計算技術(shù)（如計算機(jī)視覺或生成性人工智能模型）的數(shù)據(jù)一樣多。

據(jù)外媒報道，新加坡國立大學(xué)（National University of Singapore）、上海交通大學(xué)（Shanghai Jiao Tong University）和南京大學(xué)（Nanjing University）的研究人員最近開發(fā)出新方法，可以通過人類演示來增強(qiáng)和簡化機(jī)器人算法的訓(xùn)練。研究人員在arXiv平臺預(yù)發(fā)表的一篇論文中概述了這一方法，即讓機(jī)器人利用每天發(fā)布在互聯(lián)網(wǎng)上的海量視頻作為日常任務(wù)的人類演示。

圖片來源：arXiv

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