发展心理学家和计算机科学家之间的一项合作研究表明机器人可以像婴儿一样学习——通过体验这个世界，并且最终可以模仿人类。
婴儿通过身体在空间中的运动、抓取玩具、将物体推下桌子、观察和模仿成年人的行为来学习这个世界。 但是当机器人专家想要教会机器人如何完成一个任务时，他们会选择写代码或者移动机器人的手臂或者身体来告诉它们如何完成一个动作。华盛顿大学发展心理学家和计算机科学家之间的一项合作研究表明机器人可以像儿童一样学习——即通过探索来积累数据、观察人类完成任务的方式、然后决定如何能更好地完成任务。 「你可以把这看作是机器人学习人类的第一步，就像婴儿从成年人学习的方式一样。」华盛顿大学计算机科学与技术学院Rajesh Rao教授说。「如果你希望完全不懂电脑编程的人来教机器人，唯一的方法就是亲身演示——如何清洗盘子、如何叠衣服、以及如何做家务等。但是为了实现这个目标，你需要让机器人理解这些行为，并且让它们自己也能做这些。」 该研究将华盛顿大学「学习与脑科学实验室(I-LABS)研究所」的儿童发展研究与机器学习方法结合起来，发表在《PLOS ONE》杂志上。在该论文中，华盛顿大学的团队开发了一种新的概率模型，旨在解决机器人的一些基本问题：通过观察和模仿人类来学习新技能。
华盛顿大学的发展心理学家和计算机科学家之间的一项合作研究旨在帮助机器人以人类儿童的方式学习新事物。该团队尝试用婴儿跟随大人眼神的方式来教会机器人完成相同的任务。来源：University of Washington
机器人专家与华盛顿大学心理学教授、I-LABS联合主任Andrew Meltzoff共同合作完成了这篇研究。Andrew Meltzoff的研究表明18个月大的婴儿可以推测一个成年人的行为目标，并且采用自己的方法来达到这一目标。例如，婴儿看到成年人试图将杠铃状的玩具拉开，但是这个成年人失败了，因为这个玩具粘的非常牢固，他的手从两端滑下去，因此最终放弃了。婴儿看得非常仔细，然后决定采用自己的方法来尝试——他们用小手指将玩具抓住，然后用力猛拉，正是在模仿成年人的方式。 儿童可以通过自我探索来学习阅读技巧，这有助于他们学习物理规则，以及他们的行为将如何影响其他物体，最终他们将获得足够的知识，从而可以学习别人，并且理解别人的意图。
Meltzoff认为婴儿快速学习的一个原因是他们喜欢玩耍。「婴儿玩耍的时候看起来是无意识的，但是这对于未来的学习非常有用。这就是婴儿的创新秘诀。如果他们正努力想要与一个新玩具玩耍，那么事实上他们正在使用和其他玩具玩耍时学到的知识。在玩耍的过程中他们正在学习一种意识模式，那就是他们的行为将如何改变这个世界。一旦你获得了这样的模式，你就可以开始解决一些新问题，并预测其他人的意图。」Meltzoff说。 Rao的团队基于这项关于婴儿的研究开发了一种机器学习算法，使得机器人可以探索自身行为对结果的影响。然后它可以使用这种概率模型来推测人类想要它完成的任务，并且完成这个任务，甚至还会在不确定时进行求助。该团队在两种不同的情景下测试了它的机器人模型：一个是计算机模拟实验，在该实验中机器人学习如何跟上人类的眼神；另一个实验是机器人要模仿人类的行为，例如将玩具、食物等物品移动到桌面的不同区域。在眼神实验中，机器人学会了其头部运动的一个模式，并且假设人类的头部运动方式是一样的。当人类看着这个房间的时候，机器人可以追踪人类头部运动的开始点和结束点，从而推测人类正在看的位置。然后机器人会利用学到的头部运动的模式来望向人类看的位置。
该团队也重新设计了Meltzoff的一个测试，该测试表明具有视觉障碍和带着眼罩的婴儿对于带着眼罩的成年人的行为并不感兴趣，因为他们知道这个人其实看不见任何东西。一旦该团队让机器人意识到带上眼罩究竟意味着什么，它就不会再跟随人类的头部运动来寻找相同的地点。「婴儿会通过自己的经验来理解别人的行为，我们的机器人也是如此。」Meltzoff说。 在第二个实验中，该团队允许机器人在桌面上移动物体。机器人通过这种模式来模仿人类移动物体的行为，或者将桌面的物体清理干净。除了模仿人类的行为以外，机器人有时候也会使用不同的方法来达到相同的目的。「如果人类将物体推到一个新的位置，对于机器人来说或许将物体拿起来放到另外一个地方更容易。但是这就需要知道目标是什么，而这也是机器人领域非常困难的一个问题，也是该论文想要解决的一个问题。」华盛顿大学计算机科学与技术博士研究生Michael Jae-Yoon Chung说。通过学习如何辨认目标、如何模仿简单行为的试验，该团队计划进一步研究这样的模式如何帮助机器人学习更加复杂的任务。「婴儿通过自己的玩耍和观察别人的方式来学习，他们是世界上最好的学习者。为什么不让机器人用婴儿学习新知识的方式来学习呢？」Meltzoff说。
编译：杨超。
