一個擁有雙臂的機器人用一只手握緊瓶身，另一只手捏緊瓶蓋并進行旋轉(zhuǎn)。這看似簡單的行為模式過程卻十分的復(fù)雜，它不受目標(biāo)的幾何尺寸和空間狀態(tài)的約束。最近Facebook AI Research的團隊試圖讓兩支機械臂從數(shù)據(jù)庫中選擇合適的步驟，來完成指定的動作。

在操作中，機械臂必須自己決定使用哪種技能和具體參數(shù)的設(shè)定，像施加力的位置、大小等。盡管這涉及到了很多復(fù)雜的方面，但團隊表示這種方法的學(xué)習(xí)效率很快，它不像其他學(xué)習(xí)方式那樣需要參考上百萬個案例、花費數(shù)周甚至是幾個月的時間去學(xué)習(xí)，這種操作技巧往往只需要幾個小時就能完成。

這種新的行為模式是為了幫助機器臂應(yīng)對更多的工作。它先學(xué)習(xí)完成任務(wù)的模式，然后通過學(xué)習(xí)策略為不同技能配置合適的參數(shù)。研發(fā)團隊認為同一任務(wù)的細節(jié)差別所帶來的數(shù)據(jù)更能幫助技能的優(yōu)化，隨之其他相關(guān)任務(wù)也能得到改善。

研究員為機械臂設(shè)計了一個技能數(shù)據(jù)庫，這其中包含扭轉(zhuǎn)、舉起、接近等動作。機械臂可用它針對不同尺寸、不同空間狀態(tài)的物體進行橫向運動、旋轉(zhuǎn)和開啟等。目前機械臂可以在仿真環(huán)境中完成任務(wù)，它只需要本體感知幾何尺寸及數(shù)據(jù)就可以了。