【新知關鍵詞：無監(jiān)督學習】

　　據(jù)谷歌博客研究室網(wǎng)站日前報道，在上個月將波士頓動力公司出售給軟銀之后，谷歌并沒有終結機器人探索之路，而是相繼發(fā)表了數(shù)篇關于機器人學習的研究論文，試圖開發(fā)機器人的無監(jiān)督學習功能。

　　在這里，監(jiān)督并非指是否有人看守，而是指一種標簽狀況。在機器學習中，程序員編寫代碼，設定動作，機械按照代碼內容，完成任務，這屬于監(jiān)督學習。整個過程中的每一步驟都存在標簽，機器人就像剛學寫字的小學生，老師說如何做就如何做。但無監(jiān)督學習則是不安插標簽，機器人此時已晉級成為高中生，在老師的教導下學會了各種解題方法，考試中的未知題目，都能用學過的方法解題。

　　對人類來講，無監(jiān)督學習是本能，孩子只要經(jīng)常看大人拿筷子吃飯，自然就學會握筷子的技巧。研究者希望機器學習也能如此，因此在第一篇論文《用于模仿學習的無監(jiān)督感知激勵》中，谷歌就用“開門”的簡單動作構造出極小數(shù)據(jù)集，并在機器人身上啟用深度視覺特征技術，使其無需培訓就能懂得動作含義，并以無監(jiān)督的學習方式習得激勵函數(shù)。

　　而在第二篇論文《時間對比網(wǎng)絡：從多視角觀察中進行自我監(jiān)督學習》中，谷歌則提出讓機器人依靠觀察向周圍世界學習。比如完成姿態(tài)模擬任務時，研究者并不首先定義人體關節(jié)與機器人軀干之間的映射關系，而是讓機器人進行“端到端”的模仿學習。在觀察訓練中，即便沒有提供映射關系，機器人也可以自主發(fā)現(xiàn)對應方式，并模仿人的姿勢。

　　在另一篇《“端到端”的語義掌握學習》論文中，谷歌還將人工標注的數(shù)據(jù)和機器人自動收集的數(shù)據(jù)相組合。首先讓機器人自主抓取物體，獲得數(shù)據(jù)集，隨后對成功抓取的案例進行拍照和人工標注，將物體與指令聯(lián)系到一起，從而讓機器人習得語義，自主完成抓取任務。

　　在業(yè)界人士看來，谷歌出售波士頓動力公司本就是雙贏行為，既是為谷歌在機器人領域重辟新路制造機會，又是為軟銀加速走向機器人領跑地位鋪墊。如今，谷歌研究室已著手推進無監(jiān)督學習的研究，有了深度視覺、語義理解等核心技術，未來機器人的學習能力將不亞于人類。