Alphabet旗下X实验室的Everyday Robot Project团队目前已成功开发出具学习能力、能分类办公室垃圾的的机器人，并计划将其技术应用到更多日常任务。

Everyday Robot Project负责人Hans Peter Brondmo表示，当今机器人技术的挑战是创造一般人能在日常生活中与机器人互动的世界。

过去几年，该团队一直在努力研究能曾创建可在凌乱、无结构的日常生活中执行一系列有用任务的机器人，目标是让机器人跟计算机一样对人们有所助益。这项挑战比想象中复杂得多。

为了让机器人在日常环境中有用，该团队需摆脱繁琐的编码工作，在正确时间以正确方式完成特定的结构化任务。其得出结论是，要创建对人们真正有用的机器人，关键在于教机器人执行有用的任务，而不是帮它写好程序。

为了让机器人学习如何完成这些任务，他们使用了多种机器学习技术，包括模拟、强化学习和协作学习。每天晚上，成千上万的虚拟机器人在云端模拟器中练习在虚拟办公室中进行垃圾分类。然后，他们将培训转移到真实的机器人上，以改善其分类能力。然后再将这种真实世界的训练重新整合到模拟的训练数据中，并与其他机器人共享。

Brondo表示，他们先在实验室环境中与全球范围内的Google AI团队合作，并成功教会1台在X办公室中进行垃圾分类的机器人。

这台经模拟和强化学习等技术培训的机器人成功将分类错误的垃圾从约20%降低到小于5%。该团队的下一个挑战是能否将机器人在此任务中学到的知识应用于其他任务，而无需重建机器人或从头开始编写大量程序码。

其最终目标是让大多数人在日常中使用机器人。在机器人成为司空见惯的伙伴之前，还有很长的路要走，但这是朝正确方向迈出的一步。