人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）雖然才起步不久，但已經(jīng)成為當(dāng)下科技圈內(nèi)最火爆的專業(yè)術(shù)語。現(xiàn)階段他們的學(xué)習(xí)方法仍是人為的，不過來自NVIDIA的科研人員正計(jì)劃為工業(yè)機(jī)器人尋找培訓(xùn)AI的全新方式，它非常接近于人類自學(xué)方式--那就是通過觀察另一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的人如何執(zhí)行任務(wù)來試圖重復(fù)。

目前大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)都比較簡單粗暴，而機(jī)器學(xué)習(xí)通常是涉及到成千上萬個(gè)預(yù)先存在的數(shù)據(jù)來進(jìn)行培訓(xùn)。雖然在大多數(shù)情況下很有效，但并不適用于所有場景。

以工廠或者工業(yè)機(jī)器人為例，他們或許可通過機(jī)器學(xué)習(xí)來開展學(xué)習(xí)，但通常需要專家對機(jī)器人進(jìn)行低級編程。相比之家，NVIDIA的研究人員提供全新AI培訓(xùn)方式，只需要通過觀察人類就能學(xué)習(xí)執(zhí)行任務(wù)，甚至只需要看一次就可以實(shí)現(xiàn)了。

自然，這涉及到很多其他學(xué)習(xí)方法和技術(shù)，但即便如此也有別于常規(guī)的機(jī)器學(xué)習(xí)。NVIDIA更喜歡使用“合成數(shù)據(jù)”而非已標(biāo)記的培訓(xùn)數(shù)據(jù)，這為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了幾乎無限的可處理數(shù)據(jù)。