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原標題：機器人能像打游戲升級？看歐洲頂校如何重塑機器人技能學習
關鍵字：機器人,技能,框架,多面手,記憶
文章來源：大數據文摘
內容字數：4528字

內容摘要：

大數據文摘授權自機器人大講堂
在游戲中，角色往往都有一個“技能樹”，玩家可以根據需要為角色靈活搭配、升級各種技能，使其更好地應對不同的任務和挑戰。
而在機器人領域，歐洲頂尖理工大學卡爾斯魯厄理工學院的研究人員們最近也為機器人開發了一個類似的“技能樹”——MAkEable框架。
有了這個框架的加持，機器人就能更靈活地學習、進化，成長為一個“全能選手”。
那么，這個為機器人量身打造的“技能樹”究竟有何過人之處呢？讓我們一探究竟。“可供性”：機器人技能升級的秘籍MAkEable框架的一大特色，就是巧妙運用了“可供性”（Affordance）這一概念。“可供性”源自心理學，指的是一個物體或環境為主體提供的行為可能性。
打個比方，對人類而言，一把椅子不僅可以用來坐，還可以當作臨時的梯子或支撐物。而對機器人來說，MAkEable框架就利用“可供性”來描述它與環境互動的各種可能性，比如抓取、推拉、放置等。這種表征方法可以讓機器人更靈活地分析環境，自主地規劃和執行各種操作，就像在“技能樹”上搭配技能一樣。
研究人員舉了一個形象的例子：假設有一個抓取任務，目標是一個未知的物體。傳統方法需要提前知道這

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