機器人和人工智慧技術的發展日新月異，人類研究機器人的目的之一，就是為了讓機器人代替人類，完成枯燥無味且高度重複性的工作。
今年 3 月，沃爾瑪超市已在美國嘗試引入貨架機器人，能自動掃描並檢查貨架商品庫存資訊，又或及時提醒服務員哪些商品標價或位置出錯，據說效率比人工檢查高 50%。
就目前技術來看，這種工業機器人想投入市場，仍需要先做一些特定程式設計規則，且關注的只是單一領域單一類別工作。一旦場景有變化，機器人就需要從頭開始學整個工作，最終投入成本可能還不如直接聘一位新員工划算。
雖然機器人理解現實世界的方式與人類有區別，但理想狀態下，我們還是希望機器人能和正常生物一樣，「手把手來教」這種更直覺的方式，讓它自主學習並理解工作流程。這一點相比學習道德標準要簡單得多，且對沒技術基礎的商家來說也更有價值。
近期 NVIDIA 在機器人與自動化國際會議展示的產品，就向我們展示了這種可能性。
我們能從機器人鏡頭的視角看到，機器人模仿人類的流程，將各種不同色彩的方塊按順序堆疊在一起。雖然看上去沒什麼特別，但機器人之前並沒有接受過「按黃綠藍順序擺放方塊」特定工作的訓練，也就是在沒有經驗的情況下完成目標。
根據 NVIDIA 研究人員 Stan Birchfield 表示：「一方面，機器人確實非常適合執行重複性的工作；但另一方面，它們也很難應付突發情況，尤其超出設定範圍的工作。」
「如果沒有專業技術人員在場，普通人如何讓機器人執行從未涉足過的新工作？這顯然不符合我們對機器人的期望。機器人想幫助人類，就需要理解人類做的事，不僅是學習示範工作，更需要懂得預判下一步作業。」
合成資料、深度神經網路和區域隨機化演算法的幫助下，NVIDIA 研究人員希望人類只需要在機器人面前示範一次，就讓機器人完成感測、規劃和執行「模仿和學習」流程，讓機器人能理解只展示一次的新工作。
就拿這個例子來說，如果是發生在超市的場景，貨架商品散落一地，服務人員上前整理並重新擺放好，機器人透過觀察就能理解並學會這作業，之後的工作只需交給機器人做就好了。
除了 NVIDIA 的探索，去年 OpenAI 也推出過類似的機器人自主學習系統，同樣希望機器人直接在展示後學習新工作，並立即應用於現實場景，但後者是藉助 VR 來訓練機器人。
看來要不了多久，被機器人搶走飯碗這件事，又會變成熱議話題了。
資料來源引用:http://technews.tw/2018/05/22/nvidia-new-ai-technique-helps-robots-work-alongside-humans/
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