蓋世汽車訊 “熟能生巧”這句話通常是專門用來形容人類的，但對于剛部署到陌生環(huán)境中的機(jī)器人來說，這句格言也很重要。想象一下，一個機(jī)器人來到一個倉庫。它具備了訓(xùn)練過的技能，比如放置物體，但現(xiàn)在它需要從一個不熟悉的架子上挑選物品。起初，機(jī)器很難做到這一點，因為它需要熟悉新的環(huán)境。為了改進(jìn)，機(jī)器人需要了解在總體任務(wù)中需要改進(jìn)哪些技能，然后專門化（或參數(shù)化）該動作。
圖片來源：麻省理工學(xué)院
目前，現(xiàn)場人員可以對機(jī)器人進(jìn)行編程以優(yōu)化其性能。據(jù)外媒報道，麻省理工學(xué)院（MIT）計算機(jī)科學(xué)和人工智能實驗室（CSAIL）和人工智能研究所（AI Institute）的研究人員開發(fā)出一種更有效的替代方法，并已在會議上展示“估計、推斷和定位（Estimate, Extrapolate, and Situate，EES）”算法，使這些機(jī)器能夠自行練習(xí)，有可能幫助它們提高在工廠、家庭和醫(yī)院中執(zhí)行有用任務(wù)的能力。
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來源：第一電動網(wǎng)
作者：蓋世汽車
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