即使种类不同，分居两地，我们也能互相学习。
编者按：AI（人工智能）是人类长久以来的梦想。无数的科研人员推动着这项将人类从复杂劳动中解放出来的庞大工程。然而，当 AI 真的发展到能够与人类智慧相媲美的时候，总会让某一部分人思考，到底自己存在的意义是什么（笑）。不过，聪明如斯的 AI 到底会对人类世界产生多大的冲击，无人能一言蔽之。最后会不会出现所谓的机器人叛乱，灭亡人类文明呢？一切尚未可知。
本文全文编译自 MIT Technology Review。
学习并分享知识的能力是人类文化演进的主旋律。在两所完全不同研究所里的两台机器人身上，解锁了机器人史上一座小小的里程碑——机器人之间能够互相交换「知识」了。
康奈尔大学的研究人员以前设计了一款在线游戏——TellMeDave。通过这个游戏，志愿者们可以帮助训练机器人完成某项任务，以及将各种不同动作指令与日常用语结合起来。志愿者在训练机器人的同时，实际上也是在完成一个机器算法，以后机器人就可以通过这个算法再次执行这个任务了。而这个已习得的动作会被保存在一个被称为RoboBrain 的中心储藏室里，并且其他的机器人也能读取储存室里的信息。
一段时间以前，一种名为 PR 2 研究用机器人，通过这个平台学习到了一系列简单的示例任务，比如，从桌子上拿起几个马克杯，并把它们放在碗口朝上的碗里。在几百英里之外布朗大学的实验室里，一种完全不同类型的机器人，名为 Baxter，已经习得了 PR2 的这项技能，并且尝试使用这个技能完成在不同设定下的相同任务。
这次工作是弄清「机器人如何能以一种有效的方式分享信息」实验的一部分。这项实验，能减少详细再编程开发的需要，并且能让机器人在面对新的任务或者陌生环境时，快速适应。
「这指明了一个有趣的研究方向，」布朗大学的助理教授，负责 Baxter 学习机能的 Stefanie Tellex 表示道，「当你把一个机器人置于一个陌生的环境中——现实生活中，这样的事情时时刻刻都在发生，你一定会心血来潮地想，如果机器人能控制自己的行动就好了。」
上周在加利福利亚大学的伯克利校区，湾区机器人研讨交流会的演讲上，TellMeDave 和 RoboBrain 项目的主导人，Ashutosh Sexena 表示，在未来，越来越多的机器人会交换信息。「我们正在尝试让机器人学习和分享知识，」他说道，「不同种类的机器人会从 RoboBrain 这个数据库里读取和上传知识。」
在康奈尔大学和布朗大学的这项试验中，最大的挑战在于机器人之间的物理条件不相同。以至于最低级的指令也无法完成——比如预判并确认位置以用机械臂取得马克杯。Tellex 的小组必须为这两个平台之间的指令转换制定出相应的计划，保证实验的完成。
最后，Tellex 表示，最理想的方案是，机器人能把自身的物理条件与其他机器人相比较，并自己找出将信息转换的方法。「那是我们一直想要做的，而目前我们婴儿学步似的，朝着那个愿景迈出了第一步，」Tellex 说道，「前方还有很多技术挑战等着我们。」
Nick Roy，一名 MIT 人工智能实验室的教授，表示有很多研究者，包括一些 MIT 的人，都对「让机器人分享知识」这个课题很感兴趣。他说，能让这个事情成功的一个手段是拓展云计算的能力和带宽：「由于我们已经有能力处理网络上越来越多的数据了，让机器人分享知识的愿景已经越来越明晰了。而这是机器人社区长久以来就很向往的事情。」
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（头图来自视觉中国）
