특정 과업을 수행하는 로봇을 제작하는 경우 로봇을 가르치는 방법은 몇 가지에 불과하며, 대부분의 로봇은 운동 계획(motion planning)을 통해 배우고 일부 로봇은 사람 동작을 보고 모방하여 학습을 한다.
운동 계획은 다양한 조건과 상황을 로봇에게 프로그래밍 할 수 있지만 상당한 시간과 노력이 요구되고, 프로그래머가 로봇 모터의 각 동작 규정할 필요가 있다. 모방은 특정 과업을 수행할 때 로봇에게 적용 효과가 뛰어난 신속한 방법이지만, 로봇 적응성이 관건이다.
MIT 컴퓨터공학 및 인공지능연구소 연구진이 이러한 약점을 피하는 동시에 장점을 활용하기 위해 두 가지 교습 방법을 결합하여 로봇으로 하여금 다른 로봇을 가르치게 하는 ‘C-LEARN’ 기술을 개발했다.
‘C-LEARN’ 기술은 로봇으로 하여금 모방을 통해 과업을 배우고 해당 정보를 다른 로봇들이 사용할 수 있는 운동 계획 알고리즘으로 번역해, 한 로봇이 사람에게 특정 과업을 배운 다음 그 과업을 다른 로봇에게 가르칠 수 있도록 제작됐다.
시연으로부터 배우는 직관적 학습능력과 운동 계획 알고리즘의 정확성을 결합하여 로봇이 전에는 배울 수 없었던 새로운 종류의 과업 수행이 가능하다. C-LEARN 로봇의 동작들이 데이터를 바꾸지 못하도록 코드화되는 것이 아니기 때문에 로봇은 변화에 대해 더 잘 적응하고 반응 할 수 있다.
