（来源：STEPHANIE ARNETT/MITTR|ENVATO）
斯坦福大学的研究人员仅用3.2万美元就成功地制造了一个有轮子的机器人，它可以在人类的监督下烹饪三道粤菜。然后，研究人员使用人工智能训练它自主完成个人任务，如烹饪虾仁、清理污渍和呼叫电梯。
其他能够完成如此复杂任务的机器人往往要花费数十万美元，但研究人员通过选择现成的机器人零件和3D打印硬件来保持该项目的低成本。
研究人员教这款名为Mobile ALOHA（“一种用于双臂操作的低成本开源硬件远程操作系统”的缩写）的机器人完成了七项不同的任务，这些任务需要各种移动和灵巧技能，例如冲洗平底锅或与某人击掌。
例如，为了教机器人如何烹饪虾仁，研究人员对其进行了20次远程操作，包括将虾放入锅中，翻转，然后上菜。
美国斯坦福大学博士生、项目联合负责人Zipeng Fu说，他们每次的操作都略有不同，因此机器人学会了用不同的方法来完成同一任务。
斯坦福大学助理教授切尔西·芬恩（Chelsea Finn）是该项目的顾问，她说，机器人随后接受了这些演示训练，人类操作的其他不同类型任务的演示训练，这些任务与烹饪虾仁无关，比如撕下纸巾或胶带，而这些任务是由早期的无轮子的ALOHA机器人收集的。
这种新数据和旧数据相结合的“共同训练”方法，能够帮助Mobile ALOHA相对快速地学习新工作，而通常的方法是在数千甚至数百万个示例中训练人工智能系统。芬恩说，从这些旧数据中，机器人能够学习与手头任务无关的新技能。
虽然这类家务活对人类来说很容易（至少当我们有心情做的时候），但对机器人来说仍然很难。它们很难抓握和操纵物体，因为它们缺乏人类天生具有的精确性、协调性和对周围环境的了解。
然而，最近将人工智能技术
应用于机器人的努力在解锁新功能方面显示出了很大的前景。例如，谷歌的RT-2系统将语言视觉模型与机器人相结合，使人类能够向机器人发出口头命令。
芬恩说：“真正令人兴奋的是，这种模仿学习的方法非常通用。它非常简单，并且也可以很容易地扩展。”她补充道，收集更多的数据供机器人模仿，可以让它们处理更多基于厨房的任务。
美国纽约大学计算机科学副教授勒雷尔·平托（Lerrel Pinto）没有参与这项研究，他说：“移动ALOHA已经证明了一些独特的东西：相对便宜的机器人硬件可以解决非常复杂的问题。”
美国卡内基梅隆大学助理教授迪帕克·帕塔克（Deepak Pathak）补充道，Mobile ALOHA表明机器人硬件已经非常强大，并强调人工智能是制造更有用的机器人所缺少的部分。
平托说，该模型还表明，机器人训练数据是可以转移的：对一项任务的训练可以提高机器人在其他任务中的表现。
他说：“这是一个非常理想的特性，因为当数据增加时，即使不一定是为了你关心的任务，它也可以提高机器人的性能。”
斯坦福大学的博士生、团队成员Tony Zhao表示，下一步斯坦福大学团队将训练机器人掌握更多数据，以完成更艰巨的任务，例如整理和折叠褶皱的衣物。
传统上，机器人很难洗衣服，因为这些物体被捆成他们难以理解的形状。但Zhao表示，他们的技术将帮助这些机器完成人们以前认为不可能完成的任务。
作者简介：梅丽莎·海基莱（Melissa Heikkilä）是《麻省理工科技评论》的资深记者，她着重报道人工智能及其如何改变我们的社会。此前，她曾在POLITICO撰写有关人工智能政策和政治的文章。她还曾在《经济学人》工作，并曾担任新闻主播。
支持：Ren
运营/排版：何晨龙
