日前谷歌为了加快机器人的学习，采用云端机器人技术结合深度学习，教会机器人如何斩获新技能。相信机器人在通过集体学习之后，将会在未来获得更加丰富的行为技能，以帮助人类的日常生活。
在今年早些时候，levine和google x 共同合作展示了深度学习网络是如何帮助机器人自学抓物的。研究显示，使用一组机械臂不停地抓取大约八万次，尽管开始时失败连连，但是通过神经网络的不断训练，成功率便有了显著的提高。
在最新的实验中，谷歌的研究人员做了三项不同的测试。第一项是让机器人在试验和错误中直接学习到运动技巧。在机器人初始状态时设置一个神经网络，让机器人去打开一扇门，过一段时间，机器人就会将数据传输至中央服务器，由服务器重新设置一个神经网络传输给机器人。网络的更新将使得机器人的动作更加准确，在周期重复的过程中，机器人将对动作不断进行改进。
在第二项测试中，研究人员希望机器人能够学习如何与对象交互，而不仅仅通过试验。每个机器人都会有自己的一套神经系统，它们会和各种不同的物体互动。这些机器人会分享它们的经验，然后一起打造科学家们口中所谓的“单独预测模型”，让它们更好地了解与它们发生互动的物体。
最后，第三项测试涉及机器人的学习技能，与对人类的帮助。人类和外界物体以及整个世界互动的过程中，总是有很多直觉。而在一些控制技能的帮助下，我们可以把这些所谓的直觉转化到机器人身上，让它们更好地学习这些技能。在实验中，一个科学家帮助一组机器人，开启各种不一样的门，而一个中央服务器控制的单独的神经系统会对它们的行动进行编程。接着，这些机器人会反复进行一系列的试验和错误实践，这个实践的难度会慢慢攀升，好让神经网络不断升级。
通过这三项实验显示，沟通能力和交流的能力能使机器人更高效。谷歌团队说，他们的机器人所学到的技能还是非常有限的。但他们希望，随着机器人和技术的改进，机器人的集体学习能力一定能够帮助机器人执行更多任务。
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