在过去的几年中，机器学习技术实现了巨大的突破。在Alpha Go战胜了人类棋手后，各界对这类技术的关注更是达到了前所未有的高度
在过去的几年中，机器学习技术实现了巨大的突破。在Alpha Go战胜了人类棋手后，各界对这类技术的关注更是达到了前所未有的高度。与此同时，自动驾驶技术也实现了飞速的发展，驾驶员的双手得到了一定程度的解放。即便如此，由于缺乏日常基本知识，机器人无法执行的任务还有很多，比如整理房间。
针对这个问题，意大利国家研究委员会认知科学与技术研究所（ISTC-CNR）的研究团队，开发了一个基于目标的开放式自动机器人学习项目（GOAL），想让 GOAL 机器人具备像孩子一样的好奇心，然后在这种好奇心的驱动下，进行自学。据悉，这个项目将是AI领域的重大突破。
该项目的主要研究员Gianluca Baldassarre在接受The Express的采访时表示，他会召集各路人马，一起参与这个创新项目的研发：“我们的共同目标是，让机器人能够像一岁到两岁的孩子那样具备好奇心，然后在自学的过程之后，将他们新学到的技术很好地利用起来。”也就是说，机器人可以设定自己的学习目标，然后他们会产生好奇心，这种好奇心会驱动他们学习知识。
那么，Baldassarre提到的“各路人马”会分别负责研发的哪一块呢？
首先，位于巴黎的小分队会专注于研究孩子们是如何设定自己的学习目标的，并从中探究人们是如何激励自己进行自学的。接着，他们会扩大之前的一个叫作 IM-CLeVeR的母项目，研究人类学习过程中产生的内在动力（IM），并且将开源的iCub机器人作为硬件依托。
除此之外，另外两支位于德国的研发小分队会继续研发项目所需的硬件。其中，法兰克福的团队会研发一个全新的视觉系统和“大脑”，而来自达姆施塔特的机器人专家则将负责原型的打造。
总的来说，Baldassarre 希望Goal机器人的研发能够让机器人能够在任何环境下进行自主适应以及学习，从而解决目前困扰着机器人学家的许多问题。近日，他和一位叫作 Vieri Giuliano Santucci 的研究员在Robohub上发了一篇文章，文中解释道：
“如果好奇心和内在动力是人类掌握不同技能并且具备适应性的基础的话，让机器人具备类似内在学习的算法，会让‘有学习动力的引擎’在开放式自动学习的过程中，对机器人进行良好的驱动。而这个过程完全不需要科学家的参与编程或是训练。”
据悉，这个机器人最终将进行整理柜子的测试。乍一看似乎非常无聊，但是这要求机器人必须具备良好的观察能力、抓握能力，同时还要知道物体是如何站立的，以及如何在一片混乱中进行更加高效的清洁和整理。
目前，这个项目获得了近400万美元的投资，测试结果将于2020年进行展示。
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