什么是机器人学习

机器人可以通过自主探索来学习新技能。比如"运动学习"，机器人进行随机的运动，并将运动与感知反馈相关联，开始学习模式。又或者"模仿学习"，机器人会观察其他智能体的表现并尝试模仿。

人类教师也可以指导机器人学习。例如，在"百万物体挑战"中，机器人学习如何操作简单物品，并将这些数据上传到云端，供其他机器人访问和使用。

机器人还可以相互分享和学习技能与知识。一些知识引擎允许机器人自由访问从互联网、自然语言、图像和交互中收集的任务信息。

深度学习和联邦学习等机器学习技术也被应用于帮助机器人学习复杂和不可预测任务的技能，如自主导航。

在工艺设计与创新领域，协作机器人可以通过机器学习学习人工操作员演示的动作和路径，并执行相同的任务。机器人手臂能够模仿人类操作，完成复杂的生产流程。

在机械设备领域，基于数据驱动的机器学习可用于维护优化机械设备。通过分析设备运行数据，机器学习算法能够预测设备故障，实现预防性维护，提高设备可靠性，降低维护成本。

在内部物流领域，机器学习可应用于仓库优化、物料流优化、路线规划和资产利用率优化等方面。通过分析历史数据，机器学习算法能够优化物流流程，提高效率。

机器学习还可应用于市场和趋势分析、供应链监控以及产品开发等领域。通过分析大量数据，企业能够洞察市场动态，优化产品设计，提高竞争力。

机器人学习系统的训练数据往往反映了社会中存在的偏见，导致系统可能产生对某些群体歧视性的结果。这种数据偏差问题可能会加剧和放大对弱势群体的不公平对待。

许多机器人学习算法是一个"黑箱"，其输出结果的推理过程是不透明且难以审计。这引发了人们对这些系统的透明度和可问责性的担忧，尤其是当它们对人们的生活产生重大影响时。

生成能够真实捕捉现实世界数据约束和依赖关系的合成数据是一个重大挑战，可能会限制机器人学习在某些领域的有效性。

机器人学习的有效应用还可能受到数据缺乏、数据隐私问题以及定义合适任务和算法的复杂性等因素的阻碍。

机器人学习专注于允许机器人通过学习算法获取新技能或适应其环境的技术。这是由机器人在物理环境中的实体化所赋予，既带来了挑战（如高维度、实时约束），也带来了机会（如感知运动协同作用、运动基元）。机器人学习算法针对的关键技能包括感知运动技能（如行走和抓取）、交互技能（如与人类共同操作物体）以及语言技能（如理解基于语境的语言）。

机器人学习可以通过自主自我探索或通过人类教师的指导（如模仿学习）实现。相比之下，其他机器学习方法更侧重于对看不见的数据进行泛化。

智能体在环境中发展出不同的策略实现期望的最终目标，无需构建环境的内部模型。这种无模型的强化学习适用于大型、复杂和不断变化的环境。 机器学习中的监督学习和无监督学习依赖于训练数据来构建模型，而不是通过直接与环境交互来学习。监督学习算法学习输入和输出数据之间的模式和关系，而无监督学习算法则在没有标记输出的情况下识别数据中的模式和结构。 深度学习是机器学习的一个子集，它使用深度神经网络模型来处理和学习复杂的非结构化数据（如图像和文本），而无需进行手动特征工程。这使得深度学习模型相比传统机器学习方法能够更加独立地学习。

在1957年至1974年期间，计算机存储和处理能力的提升为机器学习算法的进一步发展奠定了基础。这一时期，研究人员开始探索机器学习的基本概念和算法。

20世纪80年代，由于资金投入的增加和算法工具箱的扩充，机器学习取得了重大进展。这一时期，深度学习等技术的相关论文开始出现。

从1990年到2000年代初，随着计算能力和数据可用性的不断提高，人工智能研究实现了许多核心目标，如战胜国际象棋世界冠军。机器学习算法开始在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域得到广泛应用。

近年来，通用人工智能的快速发展使软件能够执行创作、决策和自主学习等复杂任务。同时，无代码机器学习平台允许非专业人员构建和部署机器学习模型，使该技术更加民主化。这些平台自动化了数据收集、清理、模型选择、训练和部署的过程，使机器学习更加易于使用。