當(dāng)我們談到機(jī)器人取代人類這一話題時，我們可能會認(rèn)為人類畢竟是有優(yōu)勢的，因?yàn)槭侨祟愔圃炝藱C(jī)器人，也是人類為它們設(shè)計了程序。但是，這種優(yōu)勢也許已經(jīng)不復(fù)存在。

谷歌正在采取一種新的方法來訓(xùn)練機(jī)器人——讓它們互相學(xué)習(xí)。

谷歌的研究人員最近發(fā)布了一份研究報告。在這份報告中，研究人員描述了他們是如何將14個機(jī)器人手臂連接在一起，并采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks)讓他們自學(xué)如何撿東西。

這種方法模仿了一至四歲幼童的學(xué)習(xí)方式，實(shí)質(zhì)上是幫助機(jī)器人發(fā)展可靠的手眼協(xié)調(diào)能力。

傳統(tǒng)的機(jī)器人依靠人類事先編制的程序來執(zhí)行特定的任務(wù)。但是，谷歌的新方法展示了機(jī)器人是如何通過反復(fù)試驗(yàn)法來學(xué)習(xí)執(zhí)行任務(wù)的方法，和兒童通過觀察別人的行為來學(xué)習(xí)一樣。

谷歌研究人員的想法是，讓未來的機(jī)器人能夠與它們從來沒有遇到過的對象進(jìn)行交互，無需預(yù)先設(shè)置程序，從而縮小機(jī)器人與人類在感覺運(yùn)動技能之間的差距。

研究人員讓機(jī)器人每天從盒子里抓取物品。在機(jī)器人進(jìn)行了80萬次嘗試之后，研究人員觀察它們的反應(yīng)性行為。研究人員發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人在許多次嘗試之后變得熟練，而且開始自動調(diào)整抓手，以適應(yīng)每次不同的任務(wù)。

在練習(xí)一段時間后，機(jī)器人開始各自發(fā)展完成任務(wù)的技能，甚至開始在抓取物品之前對物品進(jìn)行調(diào)整。這些都是在沒有研究人員預(yù)置程序的情況下完成的。

所以，如果你也擔(dān)心過機(jī)器人某一天將超越人類并接管這個世界，現(xiàn)在這種擔(dān)心更加有可能成為現(xiàn)實(shí)了。