机械人落地「秘诀」：持续学习、知识迁移和自主参与

在全球的某个角落，一个机械人相遇一个最初套装种类。一开始，它很困扰，因为它从来没有见过这种具体情况，也只能标识出来。在此之后用到了一个最初应付方案：这只机械人可以将最初套装种类链路给全球上所有机械人。如此一来，当这种新套装种类用到在其他地方，其余机械人就知晓如何妥善处理了。相等于有了一个「备份」，最初图表用到在一个点，其他点才时会明白，因为系统对仍未只能更进一步自我训练、并体会数据了。Philipp Michel：我们的机械人也在做到值得注意的两件事。如果我们的机械人相遇在此之前没有相遇过的新身心，我们时会在此之后调整仿真来标识与妥善处理这些身心，随后将最初仿真部署到所有的机械人上。让我夜不能寐的一件两件事是，我们的机械人时会在巷道上相遇最初重力场，但这些重力场在月里的三年都一定时会再相遇，例如：人们在万圣节上用来装饰草坪的滴水兽，或者人们在户外的沙发上放一把伞、使沙发看起来不像「户外桌」。对于这种具体情况，所有的机器求学解法都只能标识出这是一张户外桌。因此，我们的大部分数据分析还是关于如何平衡无需纠葛的一般而言感官与具体一般来说的感官。如果这是一个合上的井盖口，那么机械人一定要擅标识，不然它时会掉下去。但如果它只是一个随机的盘子，我们不太可能就不只能明白这个盘子的层次结构，只只能明白这是我们要绕过去的重力场才可。Sidd Srinivasa：另一个过关斩将是，当你忽略你的仿真时，但时会用到意希望不到的灾难。忽略后的仿真也许一定时会不良影响机械人的感受，但但时会忽略机械人「刹车」方固定式，引致两个同月后金属制侵蚀。在端到端的系统对之中，期望许多有趣的数据分析都是关于“认知系统对大部分格外改对整个系统对精度的不良影响”。Philipp Michel：我们花了很多小时反思是否应该分为机械人栈的不尽相同大部分。在他们中间做到整合只能随之而来很多诱因，但也是有限的。一个极端具体情况是摄像头到电机到扭矩的求学，这在任何表象全球的机械人应用之中都是极为较强过关斩将性的。还有就是基本上的机械人栈，它被极佳地分成了相对于、感受、规划和控制等大部分。我们还花了很多小时反思栈应该如何随着小时的消退而发展，把这些大部分格外紧密地结合在独自一人时精度有什么提高？同时，我们希望有一个系统对尽不太可能地保持可解释性。我们试图格外高能用整个栈的求学子系统集成，同时沿用可解释性和确保机制的存量。Sidd Srinivasa：这个论调很赞，我实际上同意 Philipp 的论调，用一个仿真来统治所有仿真未必是正确的。但有时候，我们再次设立的机器求学仿真包涵一个都从，有多个应用的头。一个重力场是什么，重叠一个重力场意味着什么？不太可能值得注意于挑选、堆放或者套装，但是每一个都只能专为的头，搭载在专为训练任务的都从上。Philipp Michel：我们考虑的一些考量是电池、行程、熔点、维度和推算容许。因此，我们只能高效用作我们的仿真、最优化仿真、并在此之后尽不太可能多地能用包涵都从，就像 Sidd 提到的，不尽相同的头使用不尽相同的训练任务。图注：Amazon Scout 是一个则会送货机械人，它可以在公共巷道上以来回的速度漂移，目前正试图宾夕法尼亚州四个两州透过实地调查测试者。Q：当我问及你们计划中间的共性时，我希望到的一件事是你们的机械人都是和生命体在同样的周围环境之中社会活动。为什么这时会使缺陷明晰呢？Sidd Srinivasa：机械人正试图走进生命体贫困，我们必需尊重发生在生命体全球之中的所有有用的互动。除了手脚、开车、指派训练任务外，还有有用的社交。对机械人来说举足轻重的是，首先，要无意识；其次，要作准备其之中。这到底很枉，当你在开车的时候，有时很枉判断其他人在希望什么，也很枉根据他们的希望法来要求如何行动。仅仅是推理缺陷就很枉，然后闭环就格外枉了。如果机械人正试图下棋或与人棋局，那么得出他们必定时会做到什么就容易多了，因为规则仍未极佳地实施了。如果你假设你的对手是最优的，那么你时会做到得极佳，即使他们是次优的。这在某些双人游戏之中是种意味着。但实际具体情况并非如此，我们在玩这种确保希冀的合作确定性发掘出，确定性时其实很枉准确得出，即便合作者也是有心。Philipp Michel：而且生命体全球的蓄意忽略很大。有的猫实际上无视机械人，有的猫时会趋向机械人。行人也是如此，有些人对机械人视而不见，而有些人则边上走进它。相当多是母亲，他们的好奇心超强，互动极为密切，我们只能只能确保地妥善处理所有相处一幕，这些可变性让人跃跃欲试。概述链接：~pmichel/

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