团队加强了系统的教学该系统教机器人如何完成任务

NVIDIA研究人员已经着手教导机器人如何通过观察人的行为来完成一项任务，这就是“踢腿”。如视频所述，对网络进行了培训。该系统在堆叠彩色立方体的拾取和放置问题上进行了实际测试，他们使用了Baxter机器人。

一个由六名作者组成的小组讨论了这项工作，即“经过综合训练的神经网络，用于从现实世界的演示中学习人类可读的计划。”他们的成功涉及一个机器人，该机器人能够从现实世界中的一次演示中学习任务。

为何重要：规划人员探索有关人类将如何与机器人一起工作的问题-如何安全有效地做到这一点?作者清楚地指出了这一点。“为了使机器人能够在现实环境中执行有用的任务，必须易于将任务传达给机器人;这既包括所需的最终结果，也包括实现该结果的最佳方法的任何提示。”

TechCrunch的FredericLardinois表示：“工业机器人通常都是一遍又一遍地重复执行定义明确的任务。通常，这意味着执行这些任务必须与为它们编程的脆弱人员保持安全距离。然而，越来越多的人研究人员现在正在思考机器人和人类如何在接近人类的地方工作，甚至向他们学习。”

Lardinois说，NVIDIA机器人技术研究高级总监DieterFox告诉他，该团队希望使这种下一代机器人能够安全地在人类附近工作。机器人将需要学习如何在工业环境或人们的家中为人们提供帮助。

该团队展示了一个系统，该系统可以从真实世界的演示中推断并执行人类可读的程序。

NVIDIA开发人员网站表示，这是同类产品中的第一个深度学习系统，它可以教机器人仅通过观察人类的动作来完成任务。“通过演示，用户可以将任务传达给机器人，并提供有关如何最好地执行任务的线索。”

他们的系统涉及一系列神经网络。他们是如何工作的：研究人员训练了一系列神经网络，以执行与感知，程序生成和程序执行相关的职责。

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