告别人工干预？谷歌两阶段训练法，让机器人学会自我进化

机器人过去得靠人盯着教、一步一步调参数；如今，谷歌搞出了一个新方法，说是机器人自己也能“反思”、也能“进化”。

可是机器人真的可以像人类一样“自我反省”并持续进步吗？这样的系统是否足够稳定、可靠？

近期，谷歌DeepMind发布了一项新研究，研究的核心，是一个叫“两阶段训练法”的机器人学习机制。

它的本事在于，让机器人先学人类操作，再靠自己一步步改进动作。

这套方案不再完全依赖人工设置奖励函数，而是让机器人“看着结果自己总结经验”。用一句话说，就是：机器人不光会模仿，还能自己琢磨。

过去机器人学东西，基本靠人类演示。比如你教它怎么拿杯子，它就重复你教的动作。

可一换场景，比如杯子换了方向、桌子边上多了块抹布，它就容易“懵圈”。这就是传统模仿学习的局限，一旦环境变了，就得重新训练。

谷歌这次的研究，想解决的就是这个问题。他们不是简单地“喂更多数据”，而是加入了一个关键环节：“Steps-to-Go”预测机制。

什么意思？就是机器人每做一个动作时，会预测离完成任务还有几步。假如动作做得好，预测的剩余步骤就减少；做得不好，步骤反而增加。这种变化，就成了机器人自己判断“行为好坏”的标准。

这个机制听起来简单，背后却突破了一个大难题：机器人如何在没有人工奖励的情况下自我优化。

在现实世界中，给每个任务都设计一个合理的奖励函数，既费劲，又容易出错。而谷歌的方法，用“剩余步骤”当信号，就跳过了这道难题。

他们做了多个实验证明这一点。比如在一个叫LanguageTable的任务上，原本机器人成功率只有45%。但只用了不到2%的额外在线数据，成功率就跳到了75%。

还有一个Real2Sim迁移实验，机器人在现实环境中学的本事，放到虚拟环境里还能用。只加了少量数据，成功率也涨到了59%。这说明它学到的不只是动作，更是“怎么自主学习”的本事。

或许有人会说：这不还是要先靠人类教学吗？

的确，这套方法的第一阶段，还是靠人类演示来打基础。

但关键在第二阶段，机器人可以完全靠自己，在真实环境中边做边学，不再需要人类告诉它“哪里做得对”。这就像孩子学骑车，开始需要扶着，后面自己骑得比谁都稳。

这项机制还有一个厉害的地方：能扩展到多个机器人同时使用。

研究团队发现，当多台机器人并行操作时，每台都能独立收集数据、更新策略。一个人就能监控好几台机器人，效率大大提升。

这种“分布式自我学习”，让人力投入大幅减少，也让机器人系统更有弹性。

不过，肯定也还是会有一些小问题。

比如多机器人同时学习，会不会互相干扰？会不会导致策略错乱？谷歌的研究强调，这些机器人都是各自独立优化，没有共享参数，避免了“牵一发而动全身”的问题。

每台机器人成了独立思考的小个体，在自己的轨道上摸索最优解。

谷歌这项研究，迈出了机器学习领域里一个关键的台阶。从“模仿者”变成“优化者”，这对机器人来说，是一次质的改变。

它不再只是重复人类的操作，更能在真实世界中根据变化自己调整动作，哪怕环境复杂、任务多变，也能逐步适应。

技术的进步，不是让机器人看起来更聪明，而是让它们在没人教的时候，也能继续成长。

谷歌的这套“两阶段训练法”用实验证明：只要方法对，机器人也能有“经验主义”。而这，可能才是智能真正的起点。