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机器人被描绘成未来的助手，无论是在学校、医院、工作场所还是家庭中。不幸的是，这些机器人刚出厂时并不真正有用，因为真实世界的环境和任务非常复杂。相反，它们需要学习如何与环境中的物体进行交互，以达到预期的结果（能力学习）。

为了实现这个目的，机器人可以在使用机器学习技术更新它们的知识的同时，探索世界。然而，学习过程有时会充斥着对机器人没有帮助的物体、动作和效果的示例。

在这些情况下，人类或其他社交伙伴可以帮助指导机器人学习（社交学习）。大多数研究都集中在教师展示如何正确完成任务的情况下。然后，机器人通过复制相同的动作来实现相同的目标，模仿教师。

虽然这种方法非常高效，但通常意味着教师需要花时间来训练机器人，这可能是繁琐的。此外，机器人可能对展示的场景过于专门化，导致在稍有不同的任务上难以执行。此外，模仿只有在教师和机器人具有类似运动约束和形态学时才有效。

幸运的是，人类和动物使用各种各样的机制从社交伙伴那里学习。Cakmak等人从这一资源中汲取灵感，提出了以下机制：
– 机器人与社交伙伴使用相同的物体进行交互（刺激增强）
– 机器人试图在相同的物体上产生相同的效果（仿真）
– 机器人复制社交伙伴的相同动作（模仿）

在模拟实验中，比较了刺激增强、仿真、模仿、模仿和非社交学习在各种情况下的表现。结果总结了哪些机制更适合哪些场景，并提供了一系列非常有用的指导方针。对两个机器人Jimmy和Jane进行的实验证实了该研究。不要错过下面精彩的视频，了解文章的概要。

将来，Cakmak等人将专注于结合学习方法，充分发挥这一丰富的机制组合的潜力。

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