当你用VR训练机器人时你只需要教他们一次

如果你只需要向机器人展示一次任务怎么办?OpenAI开发了一种人工智能系统，其中机器人可以从单个虚拟演示中学习，并在不同的设置中重复现实世界中的任务。最好的工人是你可以展示一次任务的人，然后让他们从那时起完美地完成任务。虽然像Rethink Robotics的Baxter这样的协作机器人能够在真实世界的演练之后模仿装配任务，但教授机器人可能是一项耗时的物理任务。甚至一旦机器人被教导，它就不一定能够动态地适应这种情况。例如，在箱子中放置一个错位的部件可能会破坏机器人的整个过程。

OpenAI是一家非营利性人工智能研究公司，它围绕此开发了一个解决方案 - 一个在虚拟现实(VR)环境中训练机器人的系统。成功部署后，此系统允许机器人仅在看到一次后才能学习任务。

OpenAI由特斯拉首席执行官Elon Musk，PayPal创始人Peter Thiel和Y Combinator创始人Jessica Livingston等赞助商组成，他们创建了一个系统的工作原型，允许机器人学习并动态执行块堆叠任务。希望这将是创建机器人和合作机器人的踏脚石，可以学习和适应未来更复杂的任务。

您或您的团队每天都使用CAD和/或PLM软件和工具。您习惯了工作流程，并学会了如何适应限制。在本次网络研讨会中，您将了解可以无缝添加现有平台的新工具，以改善工作流程并缩短工程时间。

“启动使人类能够迅速学习新的行为。我们也希望我们的机器人能够这样学习，“技术人员OpenAI的成员Josh Tobin在OpenAI发布的视频中解释道。

该系统通过结合两个深度学习神经网络来工作，一个用于视觉，一个用于模仿。视觉网络处理机器人的相机所看到的内容，然后模仿网络根据所看到的内容确定机器人需要采取什么行动来执行其分配的任务。

使用称为域随机化的方法训练系统的视觉部分，其允许模拟图像与真实图像相关联。“我们生成了数以千计的物体位置，光照设置和表面纹理，并向神经网络展示了它们，”托宾说。“经过培训，网络可以在物理世界中找到块，即使它之前从未见过来自相机的真实图像。”

使用一次性模仿训练模仿神经网络。基本上，当使用一次性模仿时，网络学习任务(即将块堆叠到塔中)，然后计算出如何实现其结果而不管其情况如何。将其与视觉神经网络相结合意味着机器人能够在各种条件下找出如何自行堆叠块。每次都不需要将块放置在相同的布置中，因为机器可以将块重新对齐，然后将它们放置在需要它们的位置。

OpenAI并不是唯一一个希望使用虚拟模拟训练机器人的团体。今年早些时候，GPU制造商Nvidia宣布推出Isaac，这是一个使用强化学习在虚拟环境中训练机器人的系统(让机器人一遍又一遍地完成任务直到它正确完成)。Isaac系统部分利用OpenAI Gym，这是OpenAI发布的开源工具包，用于开发和比较AI算法。