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雷达卡
在未来，将非结构化的自然语言融入到模仿学习中可以减少自主机器人对编程的需求，实现人与机器人之间的自然交互。这项创新可能会让自动化机器人在医疗保健、零售、制造和食品等行业的使用更上一层楼。国内机器人教育消除对特定句子结构、完美的语法或特定领域语言的需要后，人类就可以更容易地指导机器人执行任务，如从零售仓库挑选和包装货物，或命令机器人手臂在餐馆准备饭菜。在医疗保健领域，人类还可以使用语音指令来驱动自动轮椅，药店也可以使用机器人手臂来包装药物。
模仿学习用一种简单的方式向机器人传授新技能。在不需要编程的情况下，人们只需要提供一组可以转换为函数式或概率表示的演示就好。然而，这种方法的局限性在于必须仔细设计状态表示来确保所有必要信息是可用的。神经方法通过让机器人学习特定于任务的特征表示，从而将模仿学习扩展到高维空间。然而，这些方法缺乏一个通信通道，青少年创客教育这种通信通道可以让用户在几乎没有额外成本的情况下提供有关预期任务的进一步信息。因此，程序员和用户都必须求助于数字方法来定义目标。
为了克服这些挑战，该研究团队开发了一个端到端的、受语言限制的控制策略用来处理由高级语义模块和低级控制器组成的操作任务，将语言、视觉和控制集成在一个框架中。
策略的生成可以看作是一个从语言到视觉的翻译过程。创客教育空间当使用端到端方法时，这种方法在概念上被分为了两部分：语义模型和控制模型。语义模型从语言和视觉角度创建了独特的任务表示。控制模型在考虑机器人当前状态的同时，将任务表示转换为特定于任务的控制策略。
但教育的方式，合格师资的培养，课程内容标准的制定还有很多路需要走，机器人教育模式也需要更多相关部门的支持和市场的检验。相信随着时间的推移，机器人教育终将会朝着更加系统和专业的方向去发展，所有机器人机构也应该为之而努力！
如何在有限的计算资源下找出最优解，在目标函数及其导数的各种情形下，应该如何选择优化方法；各种方法的时间空间复杂度、收敛性如何；还要知道怎样构造目标函数，才便于用凸优化或其他框架来求解，这些都需要一定的数学基础。
这个模型的整体任务描述了杯子第一次被举起，然后成功地倒入正确碗中的百分比。这一系列步骤在在84%的新环境中成功得到执行。仅做采摘动作的成功率达98%，倾倒成功率达85%。这些结果表明，创客教室方案该模型成功地将训练的行为概括为物体位置、语言命令或知觉输入的变化。该团队的成果为成功集成语言、视觉和控制设置了基准。由此看来，自然语言指令可以在未来为机器学习和机器人开辟新的应用。
综上所述，。机器学习，需要一定的数学基础，也需要一定的代码能力。机器学习从业者数学基础不扎实，只会用一些工具和框架，相当于某些武术家只会耍套路，外行人觉得很厉害，但实战起来一定是鼻青脸肿。伴随机器人科技和人工智能的发展，未来的确会需要很多相关的人才，机器人教育概念相关的也会逐渐普及，但并不代表这是一种必备技能，能力培养也不仅仅只有一种或者两种方式。当然机器人教育结合了多种学科，并且把知识以一种孩子最容易接受和感兴趣方式呈现出来，并能够实时互动，这一点是绝大多数学科都比不了的。而大大小小的培训机构所做出的努力也是值得肯定的。
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