为了让这些机器人学习如何完成这些任务，工程师使用了各种机器学习技术 。 其中包括模拟、强化学习和协作学习 。 每晚，数以万计的虚拟机器人在云模拟器中的虚拟办公室里练习垃圾分类；然后将训练转移到真正的机器人上，以提高它们的分类能力 。 然后将这种真实世界的训练重新集成到模拟训练数据中，并与其他机器人共享，以便与所有机器人共享每个机器人的经验和学习 。

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经过这样的高强度学习，现在可以在一天内学习复杂的任务（例如，打开门），成功率比五年前更高，当时抓取物体“需要四个月” 。
在过去的几个月里，这些机器人已经对数千件垃圾进行了分类，并将办公室的垃圾污染水平从 20%（人们将物品放入托盘时的水平）降低到了不到 5% 。

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综合来看，他们表明能够创建一个机器人系统，该系统集成了机器人的所有功能，可以做一些真正有用的事情：将污染水平降低到 5% 以下，成功地将废物从垃圾填埋场转移 。 其次，他们证明机器人可以通过实践学习如何在现实世界中执行新任务，而不是让工程师“手工编写”每一个新任务、异常或改进 。
是不是能真切的感受到这样一股来自机器人的力量，在推动着更加智能世界的到来？这背后有这样一个绕不开的公司，那就是这家叫Everyday Robots的公司 。 也是时候来介绍一些这个关键角色了 。
他们源于谷歌的登月工厂X，是与 Google 的团队一起工作，旨正构建一种新型机器人 。 一个可以自己学习、可以帮助任何人（几乎）做任何事情的机器人 。

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他们的愿景是制造对物理世界具有变革性的机器人，就像我们的计算机在数字世界的变革力量 。 但要做到这一点，我们首先需要解决机器人技术中最难的问题——建造能够学习如何帮助我们处理任何事情的机器人 。
今天的机器人非常擅长三件事——力量、精度和重复 。 但他们在其他方面真的很糟糕：理解新的空间和环境，并且做的不仅仅是一件事 。 简而言之，他们非常狭隘的能力来自于将他们编程为在一个环境中只解决一个问题的人 。
那么如何破解，为了弥合今天的单一用途机器人和明天的辅助机器人之间的差距，他们公司正在建造生活在我们世界中并且可以自己学习的机器人 。 这是一项多方面的挑战，比制造自动驾驶汽车还要困难，因为机器人技术没有任何规则可循 。
“我们正在远离机器人必须精心编码的世界，走向机器人可以学习的未来 。 ”这是Everyday Robots公司一直强调的目标 。
他们寻求将科幻小说中的助手机器人变成现实 。 这样做需要解决机器人技术中最困难的问题 。 一旦达成，这样就可以解决每天占用数十亿小时的小问题，并为世界各地的人们提供宝贵的时间来做可以释放我们潜力的事情 。
相较于元宇宙，抛开虚拟世界，机器人或许来的更为实在，一旦技术和产品成熟，将推动人类放心的交由机器人来处理耗时的重复枯燥的日常任务 。 一个我们可以选择把时间花在真正重要的事情上的世界也将呼之欲出 。
本文来自于公众号“新芒X”（ID：xinmangx），作者：格林，36氪授权发布 。

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