初创公司训练控制像木偶一般的机器人
今天的机器人必须通过编写计算机代码进行编程，但是想象一下戴上vr耳机并虚拟引导机器人完成一项任务，就像你移动木偶的手臂一样，然后让机器人从那里拿走它。
这就是加州大学伯克利分校电子工程和计算机科学教授pieter abbeel和他的学生peter chen，rocky duan和tianhao zhang的愿景，他们创办了一家创业公司embodied intelligence inc.，深层强化学习和人工智能的最新技术，使工业机器人易于教学。
“现在，如果你想建立一个机器人，你就可以让机器人按照自己的意愿去做，这需要花费大量的时间和很多的专业知识，”阿贝尔说道，他目前正准备离开愿景变为现实。“随着我们在机器学习方面的进步，我们可以编写一个软件一次机器学习代码，使机器人能够学习 - 然后当机器人需要配备新技能时，我们只需提供新数据。”
“数据”就是训练，就像你训练一个人类工作者一样，虽然增加了虚拟现实的维度。使用vr耳机而不接触机器人，人们可以在一天内训练机器人，而通常需要几周到几个月来编写新的计算机代码来重新编程机器人。该技术可与目前在世界各地的制造工厂和仓库中使用的机器人一起使用。
商品vr设备提供了一种简单的方法来控制物理机器人。由于机器人只是模仿vr跟踪的手部动作，没有经过任何特殊训练的人可以让机器人从一开始就做正确的事情。机器人会继续学习，过了一会儿机器人说，'我明白了，我现在可以自己完成这项任务了。
在上个月在网上发表的一篇论文中，abbeel和他的同事们证明了这种模仿学习的强大功能：他们使用价值1000美元的vr耳机和手动跟踪软件，培训了一个机器人，协调自己的愿景，学习复杂的新技能。将钉子插入孔中。
“它完全改变了周转时间，因为你需要的数据量相对较小，”abbeel说。“你可能只需要一天的人类演示，就可以获得足够的数据，让机器人获得技能。”
“当我们执行一项任务时，我们不会在头脑中解决复杂的微分方程。相反，通过与物理世界的相互作用，我们获得了关于如何移动我们身体的丰富直觉，否则无法用计算机代码来表示，”段说。“这很像alphago，它不使用传统方法中常见的任何硬编码策略，而是通过机器学习获得自己的直觉和策略。”
alphago是由alphabet inc.开发的一款计算机程序，用于玩中国古代棋盘游戏go，对于计算机而言，它比棋子或国际象棋更复杂。使用机器学习，今年早些时候alphago击败了世界排名第一的go玩家。
abbeel是该创业公司的总裁兼首席科学家，他于9月份与他的三名研究生共同创立了公司：chen，现任首席执行官; 段，现任首席技术官; 和张，现在的技术人员。它位于伯克利南部的埃默里维尔，已经筹集了700万美元的种子资金。
abbeel，chen，duan和zhang在伯克利ai研究实验室工作多年。abbeel，chen和duan还在openai，一个由elon musk共同创办的非营利性公司，特斯拉和space-x成名，并致力于建立安全的ai。
该公司背后的想法来自于团队的观察，即过去五年中深度强化学习和深度模仿学习的快速进步并未反映在当今用于组装汽车和电器或在仓库周围移动物品的工业机器人中。
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“现在，如果你想建立一个机器人，你就可以让机器人按照自己的意愿去做，这需要花费大量的时间和很多的专业知识，”阿贝尔说道，他目前正准备离开愿景变为现实。“随着我们在机器学习方面的进步，我们可以编写一个软件一次机器学习代码，使机器人能够学习 - 然后当机器人需要配备新技能时，我们只需提供新数据。”
“数据”就是训练，就像你训练一个人类工作者一样，虽然增加了虚拟现实的维度。使用vr耳机而不接触机器人，人们可以在一天内训练机器人，而通常需要几周到几个月来编写新的计算机代码来重新编程机器人。该技术可与目前在世界各地的制造工厂和仓库中使用的机器人一起使用。
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在上个月在网上发表的一篇论文中，abbeel和他的同事们证明了这种模仿学习的强大功能：他们使用价值1000美元的vr耳机和手动跟踪软件，培训了一个机器人，协调自己的愿景，学习复杂的新技能。将钉子插入孔中。
“它完全改变了周转时间，因为你需要的数据量相对较小，”abbeel说。“你可能只需要一天的人类演示，就可以获得足够的数据，让机器人获得技能。”
“当我们执行一项任务时，我们不会在头脑中解决复杂的微分方程。相反，通过与物理世界的相互作用，我们获得了关于如何移动我们身体的丰富直觉，否则无法用计算机代码来表示，”段说。“这很像alphago，它不使用传统方法中常见的任何硬编码策略，而是通过机器学习获得自己的直觉和策略。”
alphago是由alphabet inc.开发的一款计算机程序，用于玩中国古代棋盘游戏go，对于计算机而言，它比棋子或国际象棋更复杂。使用机器学习，今年早些时候alphago击败了世界排名第一的go玩家。
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该公司背后的想法来自于团队的观察，即过去五年中深度强化学习和深度模仿学习的快速进步并未反映在当今用于组装汽车和电器或在仓库周围移动物品的工业机器人中。
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