在過去的幾年中，機器學習技術實現了巨大的突破。在 Alpha Go 戰勝了人類棋手后，各界對這類技術的關注更是達到了前所未有的高度。與此同時，自動駕駛技術也實現了飛速的發展，駕駛員的雙手得到了一定程度的解放。即便如此，由于缺乏日常基本知識，機器人無法執行的任務還有很多，比如整理房間。

針對這個問題，意大利國家研究委員會認知科學與技術研究所 (ISTC-CNR)的研究團隊，開發了一個基于目標的開放式自動機器人學習項目(GOAL)，想讓 GOAL 機器人具備像孩子一樣的好奇心，然后在這種好奇心的驅動下，進行自學。據悉，這個項目將是 AI 領域的重大突破。

該項目的主要研究員 Gianluca Baldassarre 在接受 The Express 的采訪時表示，他會召集各路人馬，一起參與這個創新項目的研發：“我們的共同目標是，讓機器人能夠像一歲到兩歲的孩子那樣具備好奇心，然后在自學的過程之后，將他們新學到的技術很好地利用起來。”也就是說，機器人可以設定自己的學習目標，然后他們會產生好奇心，這種好奇心會驅動他們學習知識。

那么，Baldassarre 提到的“各路人馬”會分別負責研發的哪一塊呢？

首先，位于巴黎的小分隊會專注于研究孩子們是如何設定自己的學習目標的，并從中探究人們是如何激勵自己進行自學的。接著，他們會擴大之前的一個叫作 IM-CLeVeR 的母項目，研究人類學習過程中產生的內在動力(IM)，并且將開源的 iCub 機器人作為硬件依托。

除此之外，另外兩支位于德國的研發小分隊會繼續研發項目所需的硬件。其中，法蘭克福的團隊會研發一個全新的視覺系統和 “大腦”，而來自達姆施塔特的機器人專家則將負責原型的打造。

總的來說，Baldassarre 希望 Goal 機器人的研發能夠讓機器人能夠在任何環境下進行自主適應以及學習，從而解決目前困擾著機器人學家的許多問題。近日，他和一位叫作 Vieri Giuliano Santucci 的研究員在 Robohub上發了一篇文章，文中解釋道：

“如果好奇心和內在動力是人類掌握不同技能并且具備適應性的基礎的話，讓機器人具備類似內在學習的算法，會讓‘有學習動力的引擎’在開放式自動學習的過程中，對機器人進行良好的驅動。而這個過程完全不需要科學家的參與編程或是訓練。”

據悉，這個機器人最終將進行整理柜子的測試。乍一看似乎非常無聊，但是這要求機器人必須具備良好的觀察能力、抓握能力，同時還要知道物體是如何站立的，以及如何在一片混亂中進行更加高效的清潔和整理。

目前，這個項目獲得了近400萬美元的投資，測試結果將于2020年進行展示。

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