【环球网智能综合报道】蹒跚学步的孩童 ， 学会了跌倒后如何站起来 ， 慢慢感受平衡 ， 最终学会用双腿走路 ， 这个过程很大程度上是通过反复试验学会的 。 但是 ， 波士顿动力公司的Spot和Atlas等机器人并不是这样的 ， 他们被精心编码处理特定的任务 ， 结果可能会非常好 ， 但是在软件编程没有设计到情况下 ， 机器人可能就会无所适从 。 据国外媒体1月6日消息 ， 来自中国浙江大学和英国爱丁堡大学的一个联合研究小组称 ， 他们开发出了更好的方式来解决这样的问题 。
【训练|机器狗学会跌倒后爬起来 向更实用性进化】
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在最近发表在《科学机器人》杂志上的一篇论文中 ， 联合研究小组详细介绍了一种人工智能强化方法 ， 他们用这种方法让自己的机器狗“绝影”学会如何走路和自主从跌倒中恢复过来 。 该团队表示 ， 他们首先在模拟环境中通过软件训练虚拟机器人 。 这个软件由八名经过培训以掌握特定技能的AI“专家”组成 ， 例如 ， 一个“专家”训练机器人流利的行走 ， 而另一个训练机器人如何保持平衡 。 每次虚拟机器人成功完成一项任务时 ， 团队都会以虚拟积分奖励它 。 这个过程听起来与Google最近用来训练MuZero算法的方法相同 。
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当八种专项技能培训完成后 ， 研究团队开发了一个额外的神经网络 ， 有些类似于运动队伍中的总教练管理 ， 它将管理其他八种专项技能 ， 在特定的情况下 ， 还会根据需要对一种或者多种技能进行优先排序 。 最后 ， 研究团队会将软件移植到原型机器人上进行实际测试 。
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论文作者之一李志斌（音）表示 ， 他们研究的目标是创造更加智能化的机器人 ， 这种机器人能够在行进中更加灵活地根据实际情况自适应选择技能 ， 以便于处理未经训练过的任务内容 。 目前 ， 该团队面临的挑战之一是如何减少模拟机器人训练所需要的计算力 ， 这样研究才更具有实用性价值 。
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