机器人学习已迅速成为自动化领域最具活力的方向之一。传统编程需大量技术积累，而非专业人士能否以更简单的方式教会机器人完成任务？
模仿学习与强化学习
目前主流方法包括模仿学习（通过操控演示教授任务）和强化学习（基于海量图像训练）。研究人员正探索更直观的路径：让系统通过观察人类行为进行学习。
WHIRL算法：看视频学技能
卡内基梅隆大学团队推出“野外人类模仿机器人学习”（WHIRL）算法，可通过观看视频训练系统。演示中，一款现成移动机械臂学会了开关抽屉、操作电器及倒垃圾等20多项家务。
TC Sessions: Robotics 2022
CMU机器人研究所博士生Shikhar Bahl表示：“模仿是高效的学习方式。尽管让机器人直接通过观察人类学习仍是未解难题，但此项工作迈出了关键一步。”
家庭应用场景与自主适应
该功能在家用场景中潜力巨大，未来有望协助老年人及行动不便者。WHIRL无需特殊硬件，机器人会反复尝试直至成功。值得注意的是，其执行逻辑并非完全复制人类，而是根据自身硬件限制寻找最优解。
目前系统已通过视频完成训练，团队计划进一步扩展数据源，纳入YouTube等平台的视频片段。