IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 关注 往期 精彩回顾   重大改变！Excel即将接入Python！办公软件也要革命 2017年大数据领域薪资有多高？ 上新 | 五一劳动节样式欣赏 在学者的眼中，未来的工业自动化很大程度上需要人类与机器人进行高效率的协作。然而，由于环境的复杂度和人类动作的随

在学者的眼中，未来的工业自动化很大程度上需要人类与机器人进行高效率的协作。然而，由于环境的复杂度和人类动作的随机性，机器人系统与机器学习算法的设计一直面临很大挑战。伯克利人工智能研究所（BAIR）近日撰文介绍了旗下机械系统控制实验室（MSC）开发的安全机器人交互系统，可以显著减少人机协作过程中问题的发生几率。 工厂机器人的实用化 现代工厂中的主要劳动力是人类和机器人。

我们都知道，深度学习是在大数据的背景下火起来的，传统的基于梯度的深度神经网络需要大量的数据学习，而绝大多数的深度学习内容否基于大数据量下的广泛迭代训练，当遇到新信息时往往会出现模型失效的情况从而需要重新进行学习。在机器人领域，深度神经网络可以是机器人展示出复杂的技能，但在实际应用中，一旦环境发生变化，从头学习技能并不可行。因此，如何让机器“一次性学习”，即在“看”了一次演示后无需事先了解新的环