機器人技術正達到一個重要的轉折點，因為機器具有通過觀察獲得實用技能的能力。 機器人透過觀察我們來學習使用工具，從而徹底改變了我們對人機互動的理解。它們超越了傳統編程的界限，通過普通的使用人類的視頻來掌握複雜的動作。 *這一進展已經在多個應用領域引發了令人鼓舞的前景。* 這項技術的影響使我們重新思考機器人的訓練，為日常任務的協助和自動化提供了前所未有的機會。
觀察學習
長期以來，只能執行重複和編程任務的機器人，因為創新研究而不斷演變。最近的研究顯示，它們現在能夠通過觀察我們來學習使用工具。這一革命性的方法基於模仿的原則，機器透過觀看視頻來借鑒人類的動作。
開創性的協議
由伊利諾伊大學厄本那-香檳分校及其合作夥伴，如哥倫比亞大學和德克薩斯大學奧斯汀分校進行的研究，提出了一種名為 Tool-as-Interface 的新框架。該模型教導機器人從日常人類活動的視頻中學習複雜的工具操作技能。設計者們專注於使用普通智能手機來錄製行為。
系統運作原理
這一過程始於兩段視頻錄影，通過一種稱為 MASt3R 的視覺模型來進行分析。該模型重建所觀察場景的三維模型。然後，使用名為 3D Gaussian splatting 的技術生成額外的視角，為機器人提供任務的多視角理解。
工具中心的教學
創新的一個額外層面在於能夠將工具從場景的其他部分中隔離出來。通過一個名為 Grounded-SAM 的系統，研究人員成功地“去除了”人體。因此，機器人專注於工具與環境之間的互動。
驚人的結果
測試顯示出令人印象深刻的表現。機器人在五種不同的任務中進行了測試，例如釘釘子、翻轉煎蛋，甚至在足球比賽中進球。這些活動不僅需要速度和精確度，還需要傳統機器人難以達到的適應能力。Tool-as-Interface方法使成功率提高了71%，相較於傳統的遙控技術。
兒童啟發
研究人員受到兒童學習過程的啟發。兒童通過觀察成人而獲得運動技能，而不一定使用相同的工具。重現這種人工學習模式的想法促進了機器人技術的進步。
未來的影響
這項研究開啟了迷人的前景。缺乏高端的技術需求，如專業操作人員或專用設備，表明機器人可能有潛力通過智能手機錄製的視頻或YouTube內容進行學習。可能的應用將改變人類與機器之間的互動。
存在的挑戰
儘管有這些進展，但仍然存在多個挑戰。目前系統要求工具在機器人的夾具中固定，這並不總是符合現實。姿勢估計錯誤和過於極端的角度合成也可能會影響感知。
一場持續的革命
這些研究的影響可能會顛覆我們對機器人能力的理解。新的算法可能使機器與人類日常使用的工具之間的互動更為和諧。這項研究的影響已經得到認可，並於2025年的ICRA大會上獲得了 最佳論文獎。
觀察學習的這一進展可能導致機器人具備更豐富的自主學習能力，將每段錄影轉化為可用於學習的材料。數十億台攝像頭捕捉人類與工具的互動，可能成為滋養下一代自適應機器人的資源。
這類倡議加強了對機器學習的興趣，無需手動監督，便可讓機器以更人性化的方式學習。人類與自動化之間的互動顯然即將經歷一場徹底的變革。
要深入了解機器人技術的演進，可以參考一些附加文章，例如有關Reddit上的IA機器人或蘋果設計的餐桌機器人，這是其人工智慧策略的一部份。
常見問題解答
機器人如何通過觀察人類來學習使用工具？
機器人使用一個名為“Tool-as-Interface”的框架，這使它們能夠通過觀看人們執行日常任務的視頻來學習複雜的工具使用技能。該系統提取工具與環境之間的互動，使機器人能夠專注於工具的動作，而不是人類的動作。
機器人可以通過觀察人類學習哪些類型的任務？
機器人可以學習執行多種任務，例如釘釘子、翻轉煎蛋、平衡酒瓶或甚至踢足球。這些任務需要精確度、迅速性和適應能力。
使用視頻教導機器人相比傳統編程方法有哪些優點？
使用視頻可以讓機器人通過觀察而不是詳細編程來學習，這使得它們的教學更簡便，並減少了對專用設備的需求。這開啟了從現有內容（如YouTube視頻）中學習的可能性，讓學習變得更加靈活。
該系統如何處理姿勢錯誤或意外動作？
該系統利用視覺模型來估計工具的位置和方向，但在某些姿勢錯誤時可能會遇到挑戰。目前，它假設工具在機器人中是固定的，這並不總是反映現實世界的動態。
機器人能否將學習到的技能轉移到另一種工具上？
可以，這種“以工具為中心”的方法使機器人能夠專注於工具的特性，而不是人類的動作，這意味著它們能將學到的技能應用到不同形狀和大小的工具上。
這些研究對機器人行業的未來有什麼影響？
這些研究可能會徹底改變機器人的學習方式，使它們能夠以更自主和更低成本的方式獲得技能。這可能會促進在各個領域的應用，從製造到家庭助手，提高機器人的效率和靈活性。
