如今，人工智能和機(jī)器人技術(shù)受到了很多關(guān)注，但其中大多數(shù)關(guān)注的是非常專業(yè)的任務(wù)，或者在另一個(gè)極端，理論算法。當(dāng)今的機(jī)器人與小說(shuō)中的機(jī)器人相去甚遠(yuǎn)，它們的存在不僅是為了制造汽車或駕駛汽車，而且是為了在日常生活中幫助人類。為此，谷歌的兄弟公司 X 啟動(dòng)了一個(gè)日常機(jī)器人項(xiàng)目，以設(shè)計(jì)、建造和訓(xùn)練機(jī)器人，這些機(jī)器人可以學(xué)習(xí)做人類的第二天性。

我們?nèi)祟愓J(rèn)為很多事情是理所當(dāng)然的，因?yàn)樗鼈儗?duì)我們來(lái)說(shuō)是“自然的”。然而，這些活動(dòng)，比如被即興的飲水機(jī)聊天分散注意力，或者對(duì)每天出現(xiàn)和消失的一些瞬息萬(wàn)變的事物感到驚訝，然而，機(jī)器人的邏輯思維令人困惑。為了讓這些機(jī)器人擅長(zhǎng)協(xié)助人類完成日常任務(wù)，它們需要能夠適應(yīng)快速變化的元素和環(huán)境。而且，為此，機(jī)器人需要學(xué)習(xí)，而不是編程。

當(dāng)然，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能是X 的日常機(jī)器人項(xiàng)目的重要組成部分。與其為一個(gè)目的對(duì)機(jī)器人進(jìn)行煞費(fèi)苦心的編程，然后再為另一個(gè)目的再次編程，我們的目標(biāo)是創(chuàng)建能夠以盡可能少的編程學(xué)習(xí)如何執(zhí)行任務(wù)的機(jī)器人。為了驗(yàn)證其理論，X 選擇了一項(xiàng)具有適當(dāng)難度但仍可衡量其成敗的任務(wù)：分類垃圾。

X 的虛擬機(jī)器人每晚都會(huì)“練習(xí)”在云中的虛擬辦公室中分離垃圾，然后將這些應(yīng)用到真正的物理機(jī)器人和真正的物理垃圾上。然后將“實(shí)際”活動(dòng)的結(jié)果輸入到機(jī)器人當(dāng)晚再次進(jìn)行的模擬訓(xùn)練中。據(jù) X 稱，這導(dǎo)致辦公室廢物污染水平從 20% 降低到不到 5%。

這絕對(duì)是一個(gè)令人印象深刻的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，但還不止于此。X 的下一個(gè)重要步驟是在另一項(xiàng)任務(wù)中訓(xùn)練相同的機(jī)器人，而無(wú)需重建機(jī)器人或編寫新程序。該公司承認(rèn)，這可能是一項(xiàng)不可能完成的任務(wù)，但仍會(huì)嘗試一下。畢竟，這不是登月工廠。