在蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院機器人系統(tǒng)實驗室里，一個有趣的場景正在上演：一臺四足機器人正試圖抓取被風(fēng)扇部分遮擋的網(wǎng)球。第一次嘗試失敗后，機器人沒有像往常一樣重復(fù)同樣的錯誤動作，而是停下來"思考"了一下，然后決定先把風(fēng)扇推開，再去抓網(wǎng)球。更令人驚訝的是，當(dāng)類似情況再次出現(xiàn)時，機器人直接就知道該怎么做了。

這項由瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院機器人系統(tǒng)實驗室的研究團隊開發(fā)的突破性技術(shù)被稱為EXPTEACH（Experience is the Best Teacher），于2025年7月發(fā)表在計算機科學(xué)頂級期刊上。這項研究首次讓機器人具備了類似人類的學(xué)習(xí)能力——通過親身體驗來學(xué)習(xí)和記憶，并將這些經(jīng)驗應(yīng)用到新的任務(wù)中。

傳統(tǒng)的機器人就像一個只會死記硬背的學(xué)生，雖然在網(wǎng)絡(luò)上學(xué)會了很多知識，但一旦遇到具體的現(xiàn)實環(huán)境就束手無策。比如，當(dāng)機器人看到一個蘋果時，它知道這是蘋果，也知道應(yīng)該抓取它，但它不知道自己的"手"（機械臂）能不能夠得著，或者自己的"手指"（夾爪）是否足夠靈活。就像一個從未下過廚的人看菜譜做菜一樣，理論知識和實際操作之間存在巨大鴻溝。

EXPTEACH的核心創(chuàng)新在于給機器人裝上了兩種"記憶系統(tǒng)"——短期記憶和長期記憶，就像人類大腦的工作方式一樣。短期記憶幫助機器人在執(zhí)行任務(wù)過程中進行反思和調(diào)整，而長期記憶則將成功的經(jīng)驗儲存起來，供未來類似情況使用。當(dāng)機器人遇到新任務(wù)時，它會從長期記憶中檢索相關(guān)經(jīng)驗，就像人們回憶"上次遇到類似情況時是怎么解決的"一樣。

這種學(xué)習(xí)方式帶來了驚人的效果。實驗數(shù)據(jù)顯示，通過短期記憶的反思機制，機器人在四項挑戰(zhàn)性任務(wù)中的成功率從36%躍升至84%。而通過長期記憶的經(jīng)驗積累，機器人在12個真實場景測試中的首次嘗試成功率從22%提高到80%，其中包括8個之前從未見過的場景。

更有趣的是，研究團隊觀察到了機器人"智能行為"的自然涌現(xiàn)。當(dāng)機器人發(fā)現(xiàn)直接用夾爪推動小糖果效果不好時，它會主動尋找周圍的海綿作為工具來完成任務(wù)。當(dāng)發(fā)現(xiàn)直接抓取裝有蘋果的碗會導(dǎo)致蘋果掉落時，機器人學(xué)會了先移開蘋果再抓取碗。這些創(chuàng)造性的解決方案都不是研究人員預(yù)先編程的，而是機器人通過自主學(xué)習(xí)獲得的能力。

一、機器人的"大腦升級"之路

傳統(tǒng)機器人的工作方式就像一個剛拿到駕照但從未上路的新手司機。雖然理論考試滿分，知道所有交通規(guī)則，但一旦真正坐到車里面對復(fù)雜的道路狀況就會手忙腳亂。這正是當(dāng)前視覺語言模型在機器人應(yīng)用中面臨的核心問題。

視覺語言模型本質(zhì)上是在互聯(lián)網(wǎng)上學(xué)習(xí)了大量文字和圖片的人工智能系統(tǒng)。它們就像博覽群書的學(xué)者，對世界有著廣泛的知識，能夠理解"拿起蘋果"這樣的指令，也能識別出圖片中的蘋果在哪里。但是，當(dāng)這些模型被應(yīng)用到具體的機器人身上時，問題就出現(xiàn)了。

這就好比讓一個從未做過飯的人突然去主廚一頓豐盛的晚餐。雖然他可能讀過很多食譜，知道糖醋里脊需要什么食材，但他不知道自己家的爐子火力如何，不知道鍋子的導(dǎo)熱性能，也不知道自己的刀工水平。同樣地，視覺語言模型雖然"知道"應(yīng)該抓取蘋果，但它不了解機器人夾爪的實際抓取能力，不清楚機械臂的活動范圍，更不知道在什么情況下抓取可能會失敗。

蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的研究團隊意識到，要解決這個問題，必須讓機器人像人類一樣通過實際經(jīng)驗來學(xué)習(xí)。人類嬰兒學(xué)會走路不是通過閱讀解剖學(xué)教科書，而是通過無數(shù)次的嘗試、跌倒、爬起來再試。每一次失敗都在大腦中留下記憶，幫助下一次做得更好。

EXPTEACH系統(tǒng)的設(shè)計理念就是模擬這種人類學(xué)習(xí)過程。它不是試圖讓機器人一次就完美執(zhí)行任務(wù)，而是允許機器人犯錯，并從錯誤中學(xué)習(xí)。更重要的是，系統(tǒng)會將這些學(xué)習(xí)經(jīng)驗保存下來，形成機器人自己的"人生閱歷"。

這種方法的革命性在于，它打破了傳統(tǒng)機器人學(xué)習(xí)的局限性。以往的機器人系統(tǒng)通常需要大量的預(yù)編程或者特定場景的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。而EXPTEACH讓機器人能夠在真實環(huán)境中自主學(xué)習(xí)，就像一個學(xué)徒在師傅身邊觀察、嘗試、總結(jié)經(jīng)驗一樣。

研究團隊選擇使用GPT-4o作為機器人的"大腦"，這個強大的視覺語言模型不僅能理解文字指令，還能分析視覺信息。但是，他們沒有止步于此，而是給這個大腦裝上了記憶系統(tǒng)和反思能力。這就像給一個聰明但缺乏經(jīng)驗的人配備了完善的學(xué)習(xí)和記憶工具。

二、雙重記憶系統(tǒng)的巧妙設(shè)計

EXPTEACH的核心創(chuàng)新之一就是為機器人設(shè)計了一套雙重記憶系統(tǒng)，這套系統(tǒng)的工作原理非常類似于人類大腦的記憶機制。當(dāng)我們學(xué)習(xí)新技能時，大腦會同時運用工作記憶來處理當(dāng)前任務(wù)，并將重要經(jīng)驗儲存到長期記憶中供未來使用。

短期記憶在EXPTEACH系統(tǒng)中扮演著"實時導(dǎo)師"的角色。當(dāng)機器人開始執(zhí)行一個任務(wù)時，短期記憶就像一個隨身的記事本，詳細記錄著每一步操作和結(jié)果。比如，當(dāng)機器人嘗試抓取一個蘋果時，短期記憶會記錄下"嘗試從正面抓取蘋果，結(jié)果失敗，原因是被容器擋住了"。接下來，如果機器人決定先推開容器再抓取，短期記憶又會記錄"推開容器后成功抓取蘋果"。

這種實時記錄不僅僅是簡單的流水賬，更重要的是系統(tǒng)會基于這些記錄進行反思和分析。就像一個棋手在下棋過程中不斷思考"這一步為什么沒用"、"下一步應(yīng)該怎么辦"一樣，機器人的短期記憶系統(tǒng)會分析失敗原因，并提出改進建議。

短期記憶的另一個重要功能是使機器人具備了"舉一反三"的能力。在實驗中，研究團隊觀察到了令人興奮的現(xiàn)象：當(dāng)機器人發(fā)現(xiàn)用夾爪直接推動小糖果效果不佳時，它會自主地尋找桌子上的海綿作為工具。這種創(chuàng)造性解決問題的能力完全不是預(yù)先編程的，而是通過短期記憶的反思機制自然涌現(xiàn)出來的。

長期記憶系統(tǒng)則承擔(dān)著"智慧老者"的角色。當(dāng)機器人成功完成一個任務(wù)后，系統(tǒng)會將整個過程中的關(guān)鍵經(jīng)驗提煉成簡潔的總結(jié)，儲存到長期記憶庫中。這就像人們在經(jīng)歷了某種困難后，會在心中留下"下次遇到類似情況該怎么辦"的經(jīng)驗教訓(xùn)。

長期記憶的檢索機制采用了先進的檢索增強生成技術(shù)。當(dāng)機器人面臨新任務(wù)時，系統(tǒng)會分析當(dāng)前場景和任務(wù)需求，然后從記憶庫中搜索最相關(guān)的歷史經(jīng)驗。這個過程就像人們在面對新問題時會想起"這種情況我以前遇到過"，然后回憶起當(dāng)時的解決方案。

為了驗證這套記憶系統(tǒng)的效果，研究團隊進行了大量實驗。結(jié)果顯示，配備短期記憶的機器人在處理復(fù)雜任務(wù)時表現(xiàn)出了顯著的學(xué)習(xí)能力。在一個需要抓取被容器部分遮擋的蘋果的任務(wù)中，沒有記憶系統(tǒng)的機器人成功率只有50%，而配備了短期記憶的機器人成功率達到了86%。

更令人印象深刻的是，長期記憶系統(tǒng)展現(xiàn)出了出色的泛化能力。當(dāng)機器人在一個場景中學(xué)會了"先移開障礙物再抓取目標(biāo)"的經(jīng)驗后，它能夠?qū)⑦@個經(jīng)驗應(yīng)用到完全不同的新場景中。比如，之前學(xué)會移開容器抓取蘋果的機器人，后來在面對被毛巾覆蓋的螺絲刀時，會自動想到先移開毛巾再抓取螺絲刀。

這種記憶系統(tǒng)的設(shè)計還有一個巧妙之處：它是完全自主的。機器人不需要人工標(biāo)記哪些經(jīng)驗重要，也不需要人工設(shè)計記憶的存儲格式。整個學(xué)習(xí)和記憶過程都是機器人通過與環(huán)境的交互自然產(chǎn)生的。這就像人類嬰兒學(xué)習(xí)走路一樣，沒有人教他們具體應(yīng)該記住什么，但他們會自然地從每次跌倒中學(xué)到有用的經(jīng)驗。

三、視覺理解能力的精準(zhǔn)提升

在現(xiàn)實世界中操作物體時，機器人面臨的挑戰(zhàn)遠比在電腦屏幕上識別物體復(fù)雜得多。這就像區(qū)別在于看菜譜和實際下廚的差別：看菜譜時你知道需要"少許鹽"，但實際做菜時你必須知道確切應(yīng)該撒在哪里，撒多少。

傳統(tǒng)的機器人視覺系統(tǒng)雖然能夠識別出"這是一個蘋果"、"這是一個盤子"，但它們往往無法精確理解"應(yīng)該從蘋果的哪個部分抓取"、"應(yīng)該把蘋果放在盤子的什么位置"。這種粗糙的理解方式在簡單任務(wù)中可能勉強夠用，但在復(fù)雜的現(xiàn)實環(huán)境中就會頻繁出錯。

EXPTEACH系統(tǒng)通過引入智能圖像標(biāo)注模塊解決了這個問題。這個模塊的工作方式類似于一個經(jīng)驗豐富的導(dǎo)師在旁邊指導(dǎo)新手：當(dāng)任務(wù)需要精確操作時，系統(tǒng)會在圖像上標(biāo)注出多個可選的操作位置，然后讓機器人的"大腦"選擇最合適的位置。

比如，當(dāng)機器人需要抓取一個雞腿時，圖像標(biāo)注模塊會在雞腿的不同部位標(biāo)上數(shù)字：1號位置在肉的部分，2號位置在骨頭部分。然后機器人的視覺語言模型會分析這些選項，考慮到衛(wèi)生和實用性，選擇從骨頭部分（2號位置）抓取。這種方式確保了機器人能夠像人類一樣，從常識性的角度做出合理的抓取選擇。

這種精準(zhǔn)的空間理解能力在實驗中展現(xiàn)出了顯著效果。研究團隊測試了7種不同形狀和特性的物體，包括雞腿、烤串、冰淇淋筒、刷子等需要特定抓取方式的物品。結(jié)果顯示，使用圖像標(biāo)注功能后，機器人在復(fù)雜物體抓取任務(wù)中的成功率顯著提升。特別是對于那些有明確"正確抓取部位"的物體，比如需要抓住木棍而不是肉塊的烤串，成功率提升尤為明顯。

圖像標(biāo)注模塊的另一個重要應(yīng)用是在推送任務(wù)中。當(dāng)機器人需要將一個物體推到特定位置時，系統(tǒng)會標(biāo)注出多個可能的推送終點，讓機器人選擇最合適的目標(biāo)位置。這就像在地圖上標(biāo)出幾個可能的停車位，然后選擇最方便的那一個。

實驗數(shù)據(jù)顯示，在推送任務(wù)中，圖像標(biāo)注功能始終能夠減少位置誤差。無論是將雞蛋推向壽司、將壽司推向盤子，還是其他各種推送任務(wù)，使用圖像標(biāo)注的機器人都能更準(zhǔn)確地到達目標(biāo)位置。這種精確度的提升對于需要精細操作的機器人應(yīng)用來說至關(guān)重要。

值得注意的是，這個圖像標(biāo)注系統(tǒng)是"按需激活"的。機器人的大腦會判斷當(dāng)前任務(wù)是否需要精確的空間理解，只有在必要時才會啟用標(biāo)注功能。這就像一個熟練的工人知道什么時候需要仔細測量，什么時候可以憑經(jīng)驗操作一樣。這種智能化的選擇機制既保證了操作精度，又避免了不必要的計算開銷。

圖像標(biāo)注模塊還與機器人的記憶系統(tǒng)形成了良性循環(huán)。當(dāng)機器人通過精確的圖像標(biāo)注成功完成任務(wù)后，相關(guān)經(jīng)驗會被記錄在長期記憶中。之后在類似場景中，機器人就能更快地做出正確選擇，甚至在某些情況下不再需要標(biāo)注輔助。

四、從實驗室到現(xiàn)實世界的驚人表現(xiàn)

要驗證EXPTEACH系統(tǒng)的真實能力，研究團隊設(shè)計了一系列極具挑戰(zhàn)性的現(xiàn)實世界測試。這些測試不是在控制嚴格的實驗室環(huán)境中進行，而是在充滿不確定性的真實場景中展開，就像讓一個剛學(xué)會開車的人直接上路面對各種復(fù)雜交通狀況一樣。

測試平臺本身就頗具特色：一臺結(jié)合了ANYmal四足機器人和6自由度機械臂的復(fù)合系統(tǒng)。這個組合就像給一只機械狗裝上了靈活的手臂，既具備了移動能力，又擁有了精細操作能力。機械臂末端配備了兩指夾爪和深度相機，讓機器人能夠"看"和"抓"。

研究團隊首先測試了短期記憶系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力。他們設(shè)計了四個特別困難的任務(wù)場景：將蘋果放在被容器部分阻擋的盤子上、移動被海綿包圍的微小糖果、抓取易碎的雞蛋，以及從裝有蘋果的碗中取出碗本身。這些任務(wù)的共同特點是僅憑第一次嘗試很難成功，需要機器人具備學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力。

測試結(jié)果令人印象深刻。在將蘋果放在被容器阻擋的盤子上這個任務(wù)中，沒有記憶能力的基礎(chǔ)系統(tǒng)成功率只有50%，而EXPTEACH系統(tǒng)的成功率達到了86%。這種提升源于機器人學(xué)會了一個關(guān)鍵策略：當(dāng)發(fā)現(xiàn)容器阻擋了直接路徑時，先推開容器，然后再執(zhí)行放置動作。

更有趣的是移動微小糖果的任務(wù)。由于夾爪相對于糖果來說太大，直接推動往往效果不佳。令研究團隊驚喜的是，機器人自主發(fā)現(xiàn)了使用工具的策略。當(dāng)直接推動失敗后，機器人會尋找桌面上的海綿或毛巾，用這些物品作為工具來更好地控制糖果的移動。這種創(chuàng)造性解決方案完全沒有被預(yù)先編程，而是通過機器人的自主學(xué)習(xí)涌現(xiàn)出來的。

在抓取裝有蘋果的碗這個任務(wù)中，機器人展現(xiàn)了更高層次的規(guī)劃能力。最初，機器人嘗試直接抓取碗，結(jié)果導(dǎo)致蘋果掉落。經(jīng)過反思后，機器人學(xué)會了一個更加周到的策略：先小心地將蘋果從碗中取出并放在安全的地方，然后再抓取空碗。這種"先收拾后操作"的策略體現(xiàn)了類似人類的前瞻性思維。

接下來，研究團隊測試了長期記憶系統(tǒng)的泛化能力。他們將機器人在前述任務(wù)中積累的經(jīng)驗儲存起來，然后在12個新的測試場景中檢驗這些經(jīng)驗的應(yīng)用效果。這些新場景在表面上看起來與之前的任務(wù)不同，但在深層邏輯上存在相似性。

結(jié)果顯示，長期記憶帶來了巨大的性能提升。在沒有記憶輔助的情況下，機器人在新場景中的首次嘗試成功率只有22%。而在長期記憶的指導(dǎo)下，這一數(shù)字躍升至80%。更重要的是，在8個完全未見過的場景中，機器人同樣保持了很高的成功率。

一個典型的泛化例子是工具使用經(jīng)驗的遷移。機器人之前學(xué)會了用海綿推動糖果，后來在面對需要移動螺絲的任務(wù)時，它自動想到使用毛巾作為工具。雖然具體的物體發(fā)生了變化（從糖果變成螺絲，從海綿變成毛巾），但解決問題的核心策略——使用輔助工具來更好地控制小物體——得到了成功的遷移。

另一個有趣的泛化例子涉及障礙物處理策略。機器人在學(xué)會了"先移開容器再抓取蘋果"的經(jīng)驗后，成功地將這一策略應(yīng)用到了"先移開蘋果再抓取牛奶盒"的新任務(wù)中。盡管具體的物體和空間關(guān)系發(fā)生了變化，但"清除障礙物"這一核心策略得到了有效應(yīng)用。

為了進一步驗證記憶檢索機制的有效性，研究團隊還進行了對比實驗。他們比較了三種不同的記憶使用策略：隨機選擇經(jīng)驗、提供全部記憶內(nèi)容、以及使用智能檢索選擇相關(guān)經(jīng)驗。結(jié)果顯示，智能檢索策略的成功率達到89%，明顯優(yōu)于隨機選擇的27%和全量提供的67%。這表明，不僅要有記憶，更要有智能地使用記憶的能力。

五、技術(shù)創(chuàng)新背后的深層意義

EXPTEACH系統(tǒng)的成功不僅僅是一個技術(shù)突破，更代表了機器人學(xué)習(xí)paradigm的根本性轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的機器人系統(tǒng)就像一本百科全書，雖然包含了大量知識，但無法根據(jù)具體情況靈活應(yīng)用。而EXPTEACH系統(tǒng)更像一個有學(xué)習(xí)能力的學(xué)生，能夠通過實踐不斷積累經(jīng)驗，并將這些經(jīng)驗應(yīng)用到新的情況中。

這種轉(zhuǎn)變的核心在于從"知識驅(qū)動"向"經(jīng)驗驅(qū)動"的轉(zhuǎn)變。以往的機器人系統(tǒng)主要依賴預(yù)先編程的知識庫或大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)。而EXPTEACH系統(tǒng)則強調(diào)通過真實世界的交互來生成和積累經(jīng)驗。這就像從"背書"的學(xué)習(xí)方式轉(zhuǎn)向"實習(xí)"的學(xué)習(xí)方式，后者雖然初期可能效率較低，但能夠獲得更加深入和實用的理解。

從技術(shù)架構(gòu)角度來看，EXPTEACH系統(tǒng)實現(xiàn)了多個AI組件的有機集成。視覺語言模型負責(zé)理解和規(guī)劃，成功檢測器負責(zé)評估結(jié)果，記憶系統(tǒng)負責(zé)存儲和檢索經(jīng)驗，圖像標(biāo)注模塊負責(zé)精確的空間理解。這些組件不是簡單的疊加，而是形成了一個相互促進的生態(tài)系統(tǒng)。

這種集成式設(shè)計的優(yōu)勢在于能夠處理現(xiàn)實世界的復(fù)雜性和不確定性。現(xiàn)實環(huán)境中的物體形狀、位置、光照條件都在不斷變化，單一的AI組件很難應(yīng)對這種復(fù)雜性。而EXPTEACH系統(tǒng)通過多個組件的協(xié)同工作，能夠在一個組件遇到困難時，通過其他組件的補償來維持整體性能。

從學(xué)習(xí)效率的角度來看，EXPTEACH系統(tǒng)展現(xiàn)了令人鼓舞的樣本效率。在傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)范式中，通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能獲得良好的性能。而EXPTEACH系統(tǒng)能夠從少量的真實交互經(jīng)驗中快速學(xué)習(xí)。這種高效率的學(xué)習(xí)能力部分源于其利用了預(yù)訓(xùn)練視覺語言模型的強大推理能力，部分源于其智能的經(jīng)驗組織和檢索機制。

系統(tǒng)的自主性是另一個重要特征。EXPTEACH系統(tǒng)不需要人工標(biāo)注成功或失敗的案例，也不需要人工設(shè)計獎勵函數(shù)。機器人能夠通過視覺觀察自主判斷任務(wù)的完成情況，并自動將成功的經(jīng)驗存儲到記憶系統(tǒng)中。這種自主學(xué)習(xí)能力大大降低了系統(tǒng)的部署成本和維護難度。

從應(yīng)用前景來看，EXPTEACH系統(tǒng)為通用機器人的發(fā)展開辟了新的道路。傳統(tǒng)的機器人通常只能在特定環(huán)境中執(zhí)行特定任務(wù)，而EXPTEACH系統(tǒng)展現(xiàn)了在多樣化環(huán)境中學(xué)習(xí)和適應(yīng)的能力。這種適應(yīng)性使得同一個機器人系統(tǒng)可能應(yīng)用于多個不同的領(lǐng)域，從家庭服務(wù)到工業(yè)生產(chǎn)，從醫(yī)療護理到教育輔助。

不過，研究團隊也誠實地指出了當(dāng)前系統(tǒng)的局限性。EXPTEACH目前主要針對操作任務(wù)進行了驗證，對于需要移動和操作相結(jié)合的復(fù)雜任務(wù)還需要進一步研究。系統(tǒng)目前主要依賴視覺信息，對于需要觸覺或聽覺反饋的任務(wù)還有改進空間。此外，如何讓機器人的學(xué)習(xí)更好地與人類偏好對齊，也是未來需要解決的重要問題。

盡管存在這些局限性，EXPTEACH系統(tǒng)已經(jīng)展現(xiàn)了機器人自主學(xué)習(xí)的巨大潛力。它不僅提高了機器人的任務(wù)完成能力，更重要的是展示了一種可持續(xù)的學(xué)習(xí)和改進機制。隨著機器人與環(huán)境交互時間的增長，其能力將持續(xù)提升，就像人類通過不斷的實踐變得更加熟練一樣。

這項研究的影響已經(jīng)開始顯現(xiàn)。它為機器人學(xué)習(xí)領(lǐng)域提供了新的研究方向，啟發(fā)了更多關(guān)于自主學(xué)習(xí)和經(jīng)驗積累的研究。同時，它也為實際應(yīng)用提供了可行的技術(shù)路徑，讓我們看到了真正智能的、能夠持續(xù)學(xué)習(xí)的機器人系統(tǒng)的可能性。

說到底，EXPTEACH系統(tǒng)的真正價值不僅在于它當(dāng)前能夠做什么，更在于它展示了機器人學(xué)習(xí)的未來可能性。就像人類通過經(jīng)驗積累變得越來越智慧一樣，配備了EXPTEACH系統(tǒng)的機器人也能夠通過不斷的實踐變得越來越能干。這種持續(xù)學(xué)習(xí)和改進的能力，可能是通向真正通用人工智能的重要一步。在不遠的將來，我們可能會看到機器人不再是執(zhí)行預(yù)設(shè)程序的工具，而是能夠像人類一樣學(xué)習(xí)、適應(yīng)和成長的智能伙伴。當(dāng)然，這一天的到來還需要更多的研究和技術(shù)突破，但EXPTEACH系統(tǒng)已經(jīng)為我們點亮了前進道路上的一盞明燈。

Q&A

Q1：EXPTEACH系統(tǒng)是什么？它和普通機器人有什么區(qū)別？ A：EXPTEACH是瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院開發(fā)的機器人學(xué)習(xí)系統(tǒng)，最大特點是具備短期和長期記憶能力。與普通機器人不同，它能像人類一樣從失敗中學(xué)習(xí)，積累經(jīng)驗并應(yīng)用到新任務(wù)中。比如機器人學(xué)會用工具推動小物體后，遇到類似情況就會自動使用這種策略，而不是重復(fù)犯同樣錯誤。

Q2：這種機器人學(xué)習(xí)方式會不會取代傳統(tǒng)的機器人編程？ A：不會完全取代，但會大大改變機器人的開發(fā)方式。傳統(tǒng)編程仍然需要提供基礎(chǔ)能力，但EXPTEACH系統(tǒng)讓機器人能夠在此基礎(chǔ)上自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)。這就像汽車仍需要基本的機械結(jié)構(gòu)，但加上了智能學(xué)習(xí)功能后能夠適應(yīng)不同駕駛員和路況。未來可能是兩種方式的結(jié)合。

Q3：普通人什么時候能用上這樣的智能機器人？ A：目前EXPTEACH還處于實驗室階段，主要在操作任務(wù)上得到驗證。要實現(xiàn)家庭應(yīng)用還需要解決成本、安全性、移動能力等問題。不過技術(shù)發(fā)展很快，預(yù)計5-10年內(nèi)可能會看到具備基本學(xué)習(xí)能力的家用機器人，比如能學(xué)會不同家庭布局和使用偏好的清潔或服務(wù)機器人。