當下，機器人的發(fā)展已經(jīng)進入了一個全新的階段，科研人員除了通過編寫程序之外，也可以通過引導(dǎo)它們觀察和模仿來使機器人執(zhí)行特定的任務(wù)。但遺憾的是，即便已經(jīng)擁有了效仿的能力，但機器人互相之間仍然不能進行知識遷移。

　　不過，隨著麻省理工學院的計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)一項名為C-LEARN教學方法的發(fā)布，這一現(xiàn)狀將得到徹底的改觀�；蛟S在不久的將來，普通人不用學習編程也可以很輕松的指導(dǎo)機器人來完成某項任務(wù)，甚至，機器人之間也可以進行教導(dǎo)學習。

　　為了實現(xiàn)這一目標，科研人員需要為機器人建立一個存有不同動作信息的知識庫，然后利用3D交互技術(shù)向機器人示范如何撿起物品或打開門等動作。關(guān)鍵的步驟還會被特別強調(diào)，以便于機器人可以準確無誤的全套動作。

　　首先，科研人員會指導(dǎo)一個名為 Optimus 的小型機器人執(zhí)行各種任務(wù)，之后在 C-LEARN 的協(xié)助下，Optimus 可以將它所學到的東西全部傳輸給一個名叫 Atlas 的巨型機器人(它有6英尺高、400磅重)。

　　“通過將示范學習的直觀性與運動規(guī)劃算法的 度結(jié)合起來，C-LEARN可以幫助機器人學會從未接觸過的新任務(wù)，比如進行物品組裝”，Claudia Pérez-D'Arpino博士表示。她曾和麻省理工學院的Julie Shah教授共同完成一篇關(guān)于C-LEARN的論文。

　　D'Arpino所說的這種方法其實和人類學習的過程十分類似——結(jié)合既有的經(jīng)驗知識學會新的技能。“我們?nèi)祟惖膶W習過程也是如此，不能從一個簡單的示范中就獲得很多的信息，必須要要將它和我們之前的所學和具體的應(yīng)用環(huán)境相結(jié)合，融會貫通之后才能取得更大的進步�！�

　　很顯然，借鑒人類學習的優(yōu)勢特點將會使得機器人教學變得更快、更容易。雖然現(xiàn)在C-LEARN還不能教會機器人處理類似避免沖突等棘手問題，但研究團隊希望通過向人類學習過程不斷地借鑒來進一步提升該系統(tǒng)。

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