迄今为止，教导机器人执行任务通常涉及直接编码，反复试验或手持机器。但是很快，您可能只需要像前一天一样执行该任务。麻省理工学院的科学家们开发了一个系统，即“不确定规格计划”（PUnS），该系统可以帮助机器人学习复杂的任务，否则他们会遇到麻烦，例如设置餐桌。PUnS代替了机器人因执行正确的动作而获得奖励的通常方法，而是让机器人对各种规格持有“信念”，并使用一种语言（线性时态逻辑）让其推理现在要做的事情并在未来。
为了将机器人推向正确的结果，团队设定了有助于机器人满足其整体信念的标准。这些标准可以满足概率最高，公式数量最多，甚至失败几率最小的公式。如果使用危险材料，设计人员可以优化机器人的安全性；如果是工厂模型，设计人员可以优化其质量。
MIT的系统在早期测试中比传统方法有效得多。基于PUnS的机器人在设置桌子的20,000次尝试中仅犯了6个错误，即使研究人员出现了诸如隐藏叉子之类的麻烦时，自动机也完成了其余任务，并在弹出时回到了叉子。这样，它表现出了类似人的能力，可以设定明确的总体目标和即兴创作。
开发人员最终希望该系统不仅可以通过观看来学习，还可以对反馈做出反应。例如，您可以对其进行口头更正或对其性能进行批评。这将涉及更多工作，但它暗示着家用机器人可以通过树立榜样来适应新职责的未来。
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