"诚计划"第126期｜陈春林教授主讲"机器人学习简介"
发布人：端木丹青 发布时间： 2024-11-19
2024年11月12日周二晚19:30-21:00，南京大学校友终身学习辅助计划第126讲"机器人学习简介"，将在南京大学"暾学堂"开讲。本次讲座邀请到的是南京大学工程管理学院教授、博士生导师、副院长、机器学习与智能决策中心主任陈春林。陈春林教授同时担任中国自动化学会系统仿真专业委员会副主任委员、江苏省系统工程学会副理事长、IEEE SMCS量子控制学技术委员会主任等。
机器人学是一门综合计算机科学、运动学和动力学、传感技术、控制技术以及认知发展理论等众多科学理论的交叉学科。机器人具有精度高、速度快、可交互和灵活机动等特点, 能够帮助人甚至代替人完成各种困难危险、繁琐多变的工作。随着人工智能技术和机器人技术的快速发展, 机器人研究在农业生产、工业制造、医疗服务、航空航天和深海探索等领域已取得一系列的进展, 并得到广泛应用。本次讲座陈春林教授从机器人及其发展历史、什么是机器人学习？机器人学习的方式和机器人学习的挑战及关键四个方面对机器人学习进行了全面深入的分析。
机器人发展的历史从最早的古代《列子·汤问》中的"偃师献伎"里面的偃师到后面的达•芬奇的机器人再到1920年捷克斯洛伐克作家卡雷尔·恰佩克在他的科幻小说中，根据Robota（捷克文，原意为"劳役、苦工"）和Robotnik（波兰文，原意为"工人"），创造出"机器人"这个词。但是直到1968年美国斯坦福国际研究所研发机器人Shakey，带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木，Shakey可以算是世界第一台智能机器人。机器人是人类设计制造出来的一类智能机器，是人类使用工具的高级表现形式。
机器人学习(Robot Learning)：机器人学(Robotics)与机器学习(Machine Learning)的交叉领域，是一种强调具身学习(Embodied Learning)的物理学习系统(Physical Learning Systems)。机器人有基于示教的学习和强化学习&基于示教的学习。通过人类示范来进行反复练习从而达到学习效果。机器人学习的方式分为：知识的传递（知识的学习）：物理机制、问题模型、人类规则等。行为的进化（技能的学习）：机器人通过与环境交互的具身学习，重点体现在闭环反馈纠错、行为适应与进化。陈教授最后讲述了机器人学习的挑战及关键。机器人学习目前存在：1、学习效率问题2、系统集成问题3、安全性可解释性4、人机交互问题5、类脑计算这五个问题和挑战。
讲座的最后，面对观众提出机器人学习是在虚拟环境中进行，当机器人迁移到真实环境中时，机器人的应对方式是否会偏离人们的预估的问题。陈教授讲述了目前会在进行机器人学习的仿真环境中增加干扰因素、增强仿真场景的真实性等来让机器人适应，减少在真实环境中会出现偏差的可能性。
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