從工業革命期間起頭，機械便起頭替換機械化反復的體力勞動。平常這些機械運作時，人類須要與其連結一個平安距離。然而，愈來愈多的研討職員起頭思慮，若何讓機械瀕臨人類、與人協作、以至可以向人類學習。
克日，英偉達開辟了一套鍛煉機器人的體系，教機器人若何通過觀察人類舉止去行為。研討職員用GPUs給分歧物體挨上標簽，并開辟了一組順序，讓機器人先感知人與物體的地位跟互動，再讓它反復捕捉到的步調，模擬人的舉措。
倉庫分揀機器人多少錢一臺英偉達首席研討科學家StanBirchfield泄漏，這套從頭開辟的順序有一系列的深度神經網絡，造價極高。機械經由過程停止感知跟讀取人類行動，然后用數據鍛煉履行該舉措。
該團隊認為，模擬情形是鍛煉機械辨認的好方式。經由過程分歧的場景，可以培育機器人感知各種分歧的物體。正在其鍛煉進程中，機械須要嚴厲的圖象跟視覺模擬。英偉達20年圖形處理跟AI計較的履歷，對機械辨認的助益很大。
物流分揀機器人策略現階段的機器人大多使用于范例流程的機械化操縱。如無人送貨、無人倉、掃地機器人等，真正可以模擬人類事情的機器人暫未大規模商業化。
開辟“仿照人類”機器人的研討團隊不止英偉達一家。2017歲尾，豐田推出了可以仿照人類舉措的第三代人形機器人“T-HR3”；加州大學伯克利分校的科學家本年也提出了可以聞一知十的機器人。
智能分揀機器人應用人群正在之前的實操中，該團隊研發的機器人Baxter學會了撿起黑色盒子跟玩具車。他們的方針是機器人必需可以停止一切簡略人類舉措，如：打開門，打開抽屜，撿起物體，以至與人停止身體互動，好比攙扶家里的白叟。
這些機器人須要可能辨認分歧的人跟行為習慣，并從人的舉措中學習。幻想的形態下，這些機器人須要猜測人類行動，并提早做好籌備去資助他們。
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