機器人技術為推進人工智能提供了重要機會，因為讓機器在物理世界中獨立學習將有助于在其他場景中開發(fā)更有能力和靈活的AI系統(tǒng)。這對于大型科技公司來說并不罕見，如谷歌，Nvidia和亞馬遜等科技公司都在使用機器人來探索人工智能研究的途徑。

Facebook AI研究人員正在探索新技術，以突破人工智能可以實現(xiàn)的界限。他們的主要工作都集中在自我學習上，這項工作可以讓機器人更強大，也讓人工智能進行更有效地學習，更好地推廣到新的應用上。除了機器人手臂之外，F(xiàn)acebook還試圖讓六足機器人學會如何行走，希望將訓練所需的時間減少到幾小時而不是幾天或幾周。

“機器人技術的偉大之處在于它實時發(fā)生在現(xiàn)實世界中，”Facebook的人工智能研究實驗室聯(lián)合董事總經(jīng)理Antoine Bordes說到。

通過觸覺傳感學習

機器人通常依靠計算機視覺，但觸摸也是一個重要而復雜的研究領域。例如，給予特定的操作人物，如果物體被遮擋，則機器人可以使用觸覺感測來完成任務。研究人員開發(fā)了一種新的學習方式，無需專用培訓數(shù)據(jù)，通過與環(huán)境的多種自我監(jiān)督的互動性探索，完成自我監(jiān)督學習從而實現(xiàn)新目標。這項研究還為探索多模式學習創(chuàng)造了新的途徑，這對于廣泛的人工智能研究非常重要，例如開發(fā)系統(tǒng)以更好地理解不同模式的內(nèi)容。

機器人學習如何自己走路

為了突破機器如何獨立學習的極限，通過運用有效數(shù)據(jù)的RL算法來學習更好的進行控制，并隨著時間的推移改善其性能，使六足機器人能夠?qū)W會走路 - 而不需要特定任務的信息或培訓。

利用好奇心更有效地學習

好奇心是人類學習的核心動力，F(xiàn)acebook AI研究人員正在應用這一概念來改善機器人在現(xiàn)實世界中的學習方式?！昂闷娴摹盇I系統(tǒng)因探索和嘗試新事物以及實現(xiàn)特定目標而獲得改變，從而減少不確定性。我們已經(jīng)成功地將這種技術應用于模擬和真實世界的機器人手臂。

研究人員表示，尋求解決不確定性實際上可以幫助機器人更快地完成任務，也能更好地推廣到新任務和初始條件。這有助于進行結構化探索，以便更快，更有效地學習并幫助開發(fā)將不確定性納入其他模型的新方法。

機器人技術：人工智能研究的長期重點

機器人將幫助我們構建可以更有效地學習并更好地推廣到新應用的AI，即使在嘈雜和高度復雜的環(huán)境（如物理世界）中也是如此。專注于使用機器人工作，這不僅會帶來更強大的機器人，而且還會在未來幾年和幾十年內(nèi)推動人工智能突破極限。如果想要更接近能夠思考，規(guī)劃和幫助人們的機器，需要構建能夠在多種場景中學習的人工智能系統(tǒng)