所谓机器人学习，需要机器人能够像人类一样通过不断的自主学习来改善自身的性能，提高自身的适应能力和智能化水平。机器人学习是机器人学领域一个非常重要的研究方向，这也是加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系助理教授Sergey Levine正致力于解决的问题。



Levine在与AI播客主持人Michael Copeland的访谈中表示：“最重要的一点在于，你必须以某种方式告知机器人怎么样算是成功完成任务。这是最基本的一个层面，你需要告诉它应该做什么。”

Levine对机器人强化学习展开了深入的研究。机器人可通过强化学习，习得为实现特定任务而需要具备的功能。他还指出，机器人不应仅是重复训练中所学的东西，而是还要理解为完成某项任务，为何需要采取特定的行动。这一点非常重要。

Levine说：“所以可以先让机器人观察人们如何开展某项任务，尝试推断出这些人正在优化的目标是什么，然后机器人就可以自己尝试优化同样的目标。”

但这并非易事。教会机器人学习，而非仅仅识别图像，比构建能够识别图像的深度学习系统更加困难。在现实中，学习的过程就是一个反复“试错”的过程。“如果想让机器人去做有意思的事情，你需要让它自学，” Levine说道， “这和让机器人通过标签进行图像识别完全不一样。”

Levine对机器人和他目前的研究领域如此痴迷，除了因为他在计算机图形学领域的工作经历外，还由于他对《超能陆战队》这部动画电影的喜爱。电影中的一个主要角色名叫大白（Baymax），它是一个能够为人类提供医疗服务的机器人。

Levine解释说：“我最喜欢这部电影的一点是，科学家们可以为实验打造一款机器人，从而帮助人们的生活。诸如此类的事物能够在流行文化中取得成功并广为人知，这一点着实令人激动。对于机器人开发，我想我们应该更多地从这一方面展开思考。”