从工业革命时期开始，机器就开始替代机械化重复的体力劳动。通常这些机器运作时，人类需要与其保持一个安全距离。然而，越来越多的研究人员开始思考，如何让机器接近人类、与人协作、甚至可以向人类学习。

近日，英伟达开发了一套训练机器人的系统，教机器人如何通过观察人类活动来行动。研究人员用 GPUs 给不同物体打上标签，并开发了一组程序，让机器人先感知人与物体的位置和互动，再让它重复捕捉到的步骤，模拟人的动作。

英伟达首席研究科学家 Stan Birchfield 透露，这套重新开发的程序有一系列的深度神经网络，造价极高。机器通过进行感知和读取人类行为，然后用数据训练执行该动作。

该团队认为，模拟情景是训练机器识别的好方法。通过不同的场景，可以培养机器人感知各类不同的物体。在其训练过程中，机器需要严格的图像和视觉模拟。英伟达 20 年图形处理和 AI 计算的经验，对机器识别的助益很大。

目前的机器人大多应用于规范流程的机械化操作。如无人送货、无人仓、扫地机器人等，真正可以模拟人类工作的机器人暂未大规模商业化。

开发“模仿人类”机器人的研究团队不止英伟达一家。2017 年底，丰田推出了可以模仿人类动作的第三代人形机器人“T-HR3”；加州大学伯克利分校的科学家今年也提出了可以举一反三的机器人。

在之前的实操中，该团队研发的机器人 Baxter 学会了捡起彩色盒子和玩具车。他们的目标是机器人必须可以进行所有简单人类动作，如：打开门，关上抽屉，捡起物体，甚至与人进行身体互动，比如扶持家里的老人。

这些机器人需要能够识别不同的人和行为习惯，并从人的动作中学习。理想的状态下，这些机器人需要预测人类行为，并提前做好准备来帮助他们。