華盛頓發(fā)育心理學(xué)家與計算機科學(xué)家合作，讓機器人像兒童那樣自然地學(xué)習(xí)。兒童會追蹤大人的目光，研究人員將這種方法教給機器人以完成任務(wù)。
孩子來到這個陌生的世界上，他們移動著自己的身體，探索著身體怎樣移動、怎樣抓住玩具、怎樣推開桌上的東西，同時觀察模仿著成人的做法，如此這般學(xué)習(xí)著這個世界的一切。
但如果讓機器人專家教一個機器人執(zhí)行任務(wù)，一般情況下，他們只能靠編寫程序，或移動機器人的手臂或身體，如此告知它們?nèi)绾涡袆�。美國華盛頓大學(xué)計算機科學(xué)與工程教授拉加什·拉奧說：“你可以把這當(dāng)作是建造能向人類學(xué)習(xí)的機器人的第一步，它們的學(xué)習(xí)方法和兒童向大人學(xué)習(xí)是一樣的。如果讓那些絲毫不懂計算機程序的人去教一個機器人，只能用演示的方法——讓機器人看著怎么洗盤子、疊衣服、做家務(wù)。但要實現(xiàn)這一目標(biāo)，機器人還要能看懂這些動作，并自己學(xué)著做出來。”
華盛頓大學(xué)機器人專家與該校學(xué)習(xí)與腦科學(xué)實驗室研究所副主管安德魯·麥茲奧夫合作，開發(fā)出一種新的概率模型，將兒童發(fā)育研究和機器學(xué)習(xí)方法結(jié)合起來，目標(biāo)是解決機器人技術(shù)中的根本性難題：造出能通過觀察和模仿人類來學(xué)習(xí)新技能的機器人。
兒童更擅于感知他人意圖
麥茲奧夫以往的研究表明，18個月大的兒童能推測出大人動作的意圖，并能想出其他方法達到他們想要的目的。
在一個案例中，兒童看到大人想拉開一個玩具杠鈴，但未達到目的，因為杠鈴是粘在一起的，大人的手滑到了杠鈴末端。兒童看著這一切，然后決定用另一種方法：用他的小手指抓住杠鈴末端，更加用力地猛拉——重復(fù)大人想要做的。
從某種程度上說，兒童更擅于感知他人的意圖，他們通過對自身的探索，學(xué)習(xí)物理規(guī)律，了解自己的行動對事物的影響，甚至能積累足夠的知識向他人學(xué)習(xí)，并理解他們的意圖。麥茲奧夫認(rèn)為，兒童之所以能學(xué)習(xí)得那么快，原因之一就是他們特別愛玩。
“兒童在玩的時候，看起來是毫無目的，但卻是一種學(xué)習(xí)。”麥茲奧夫說，“這正是兒童很有創(chuàng)造性的秘密。如果他們想知道怎么玩一個新玩具，就要用到玩其他玩具時的經(jīng)驗。在玩的過程中，他們也在學(xué)習(xí)著一種思維模式，即自己的行動會對外界造成怎樣的改變。一旦有了這種思維模式，他們就有了解決新問題的能力，并開始推測別人的意圖。”
用“學(xué)習(xí)概率模型”指導(dǎo)機器人
利用對兒童的研究，拉奧團隊開發(fā)了機器學(xué)習(xí)算法——一種學(xué)習(xí)概率模型：讓機器人觀察自己的動作，看不同動作可能帶來什么樣的不同后果，然后用這種學(xué)習(xí)概率模型，推測一個人究竟想做什么，并完成他的意圖，甚至在機器人無法確定時，還能“詢問”求助。
研究團隊用兩個不同的場景對他們的機器人模型進行了測試：一個是計算機模擬實驗，其中的機器人能通過追蹤人類的目光學(xué)習(xí);另一個是真的機器人，能通過模仿人類行動來學(xué)習(xí)，比如移動桌子上的玩具。
在目光追蹤實驗中，機器人學(xué)習(xí)了一種如何移動頭部的規(guī)則模型，并假定人類轉(zhuǎn)頭也遵循這一模型。當(dāng)人在屋內(nèi)環(huán)視時，機器人會追蹤他頭部移動的起點和終點，用這些信息算出他在看什么地方，然后用學(xué)到的頭部運動規(guī)則，把自己的頭轉(zhuǎn)向人所看的地方。
研究人員還重復(fù)了麥茲奧夫?qū)和龅囊粋�實驗，讓一個大人看向某個地方然后蒙住眼睛時，兒童會對那個地方視而不見，或者也看向那里并蒙住眼睛，表示不感興趣，因為按他們的理解，大人其實是不想看那里。研究人員讓機器人“理解”蒙住眼睛(視而不見)的后果，它們就不再追蹤人類轉(zhuǎn)頭所看的地方。
“兒童通過自身的體驗來理解他人的行為，我們的機器人也是這樣。”麥茲奧夫說。
在第二個實驗中，研究人員讓機器人模仿人類移動桌上的物體并把它們擦干凈。在學(xué)習(xí)模型的指導(dǎo)下，它們每次都不是生硬地模仿人類動作，有時還會用不同的方法來達到同樣目的。
華盛頓大學(xué)計算機科學(xué)與工程博士生鄭宰永說：“抓取、拿起、移動這些動作對機器人來說比推要困難，讓人類把一個物體拿到另一個位置或許更容易，也更可靠，但還要知道目的是什么，這是機器人技術(shù)中的一個難題，也是我們致力研究的問題。”
雖然實驗最初只是學(xué)習(xí)怎樣推斷目的、模仿簡單動作，但研究人員還打算探索這種模型能否幫助機器人學(xué)習(xí)更復(fù)雜的任務(wù)。
“兒童通過玩耍觀察別人來學(xué)習(xí)。”麥茲奧夫說，“他們是地球上最棒的學(xué)習(xí)者——為什么不設(shè)計一種能像孩子那樣毫不費力學(xué)習(xí)的機器人呢？” |
