当下，机器人的发展已经进入了一个全新的阶段，科研人员除了通过编写程序之外，也可以通过引导它们观察和模仿来使机器人执行特定的任务。但遗憾的是，即便已经拥有了效仿的能力，但机器人互相之间仍然不能进行知识迁移。

不过，随着麻省理工学院的计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)一项名为C-LEARN教学方法的发布，这一现状将得到彻底的改观。或许在不久的将来，普通人不用学习编程也可以很轻松的指导机器人来完成某项任务，甚至，机器人之间也可以进行教导学习。

为了实现这一目标，科研人员需要为机器人建立一个存有不同动作信息的知识库，然后利用3D交互技术向机器人示范如何捡起物品或打开门等动作。关键的步骤还会被特别强调，以便于机器人可以准确无误的全套动作。

首先，科研人员会指导一个名为 Optimus 的小型机器人执行各种任务，之后在 C-LEARN 的协助下，Optimus 可以将它所学到的东西全部传输给一个名叫 Atlas 的巨型机器人(它有6英尺高、400磅重)。

“通过将示范学习的直观性与运动规划算法的 度结合起来，C-LEARN可以帮助机器人学会从未接触过的新任务，比如进行物品组装”，Claudia Pérez-D"Arpino博士表示。她曾和麻省理工学院的Julie Shah教授共同完成一篇关于C-LEARN的论文。

D"Arpino所说的这种方法其实和人类学习的过程十分类似——结合既有的经验知识学会新的技能。“我们人类的学习过程也是如此，不能从一个简单的示范中就获得很多的信息，必须要要将它和我们之前的所学和具体的应用环境相结合，融会贯通之后才能取得更大的进步。”

很显然，借鉴人类学习的优势特点将会使得机器人教学变得更快、更容易。虽然现在C-LEARN还不能教会机器人处理类似避免冲突等棘手问题，但研究团队希望通过向人类学习过程不断地借鉴来进一步提升该系统。