人工智慧竟要向小狗學習!?為什麼?
AI人工智慧

小狗成為人工智慧的教練!?神了!(下)

2020-05-05

人工智慧竟要向小狗學習!?為什麼?

人工智慧竟要向小狗學習!?為什麼?
人工智慧竟要向小狗學習!?為什麼?

讓機器人能自立自強的人工智慧技術

如何用最少的人力、讓機器人在現實世界中正常運作而是Google 研究人員的下一個目標。

就算機械手臂的技術已經有很大的突破,像一樣是Google 研發人員設計的分散式 Q 學習演算法(QT-Opt)。但是,將相同的方法應用於四足機器人卻很困難,因四足機器人更可能會因事故損壞自身、離開訓練區域,相較之下更需要人工干預。

▲四足機器人的自動化學習系統面臨安全性與自動化的挑戰。

首先研究人員通過多任務學習(multitask learning)生成,將機器人驅動到工作空間,防止機器人離開訓練區域;並通過設計安全約束,將機器人跌倒的次數降到最低。

例如:若當前有兩項任務,「向前」與「向後」行走。如果機器人處在工作區的後面,調度程序將選擇「向前」任務,反之亦然。如果機器人掉落,則將調用自動起身控制器,接著進行下一個任務。

該框架成功地訓練了從無到有的策略,無需人工干預,機器人就可以朝不同的方向走,還使機器人能挑戰非平坦的地面,例如記憶泡棉床墊和鏤空的地墊。

四足機器人的未來展望

四足機器人能夠像真正的狗一樣走路,但依然有不足之處:由於算法和硬體的限制,它不能完成高度動態的行為,如大幅度的跳躍。也不比全手動設計的控制器穩定;並且絆倒後雖能重新站起來,但仍然不甚靈活。

不過即使如此,研究人員相信,他們的方法可以促進人工智慧機器人的發展,未來更能獨立運作,足以完成現實世界中的工作,像是在多層倉庫或是訂單履行中心裡運輸物料;並表示,未來也有興趣繼續研發,將自動培訓系統應用於更複雜的現實環境中。

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