訓練機器人執行新任務的工作多半由專家負責，但MIT正試圖改變這個情況。來自美國麻省理工學院電腦科學暨人工智慧實驗室（Computer Science and Artificial Intelligence Lab，CSAIL）的 Claudia Perez-D’Arpino 和 Julie Shah 正在研發一套名為 C-LEARN 的系統，他們的目標是要讓「訓練機器人」這件事變得簡單到幾乎每一個人都能完成這項工作。舉凡人類生活中的例行公事──轉握把、開衣櫃、撿東西等都能輕易教會。
這些機器人並非從零開始運作，它們本身就具備一些完成新任務所需的基本功能，而當一項任務指派時，它們所做的就是決定什麼時候需要什麼功能才能完成工作。它們學習的速度基本上不算快：在一對一的情況中，要教會一個機器人相對容易，但當人類要教會大量機器人時，這項工作就會變得相當耗時且繁重。
為此，CSAIL 團隊開發了一套系統，讓人類只需針對一個具教學功能的機器人進行訓練，接著剩餘的訓練工作交由這名教學機器人執行即可。後學的機器人甚至不需要和第一個機器人一模一樣，在下方影片中，你可以看到 Optimus 模型將從人類身上學會的技能傳授給較大型的 Atlas 模型。
這個系統成功的原因在於結合「示範內容」與「教學機器人既有的知識基礎」，因此教學機器人能十分準確地執行經過示範的任務，接著這樣的訊息經過轉換後便能用來教會其他機器人。但 C-LEARN 系統稱不上完美，人類需要花半個小時才能教會機器人如何撿起一個箱子，諸如躲避碰撞等複雜的任務則尚不在這個系統的能力範圍內。至少就目前來說，這些機器人可以扮演貨櫃的搬運者或用於進行簡單的保養工作。
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