記者 |徐寧

圖片來源：視覺中國

機器人能自己學會走路了。

3月4日，據國外科技媒體Tech Xplor報道，谷歌（Google）、佐治亞理工學院（Georgia Institute of Technology）和加州大學伯克利分校（UC Berkeley）的研究人員聯合發表了一篇論文，詳細介紹了他們構建的一個通過AI技術自學走路的機器人。

這個四足機器人名為Rainbow Dash，它只需花費約數個小時，就能自己學會向前、向后以及左右轉彎等運動。

論文中的測試數據顯示，Rainbow Dash在堅硬平坦的地面上學會走路只需要1.5個小時，在記憶海綿材質的床墊上約需5.5個小時，在鏤空的地毯上約需要4.5個小時。

此前，大多數機器人的強化學習都是在建模的仿真環境中進行，直到虛擬機器人的算法足夠完善，可以安全運行，研究人員才會將搭載該算法的機器人放置在現實環境中實驗。機器人在行走時，通常需要人為干預，如跌倒時，需要有人扶起來。

這種方法可以避免機器人在反復實驗的過程中，對周圍環境造成損害。但建模一般耗時長、費用高，且現實環境復雜多變。

將機器人直接放在現實環境中進行訓練，能夠讓它們很好地適應自己所處的環境以及相似環境，但這需要技術的幫助。

Rainbow Dash結合了深度學習和強化學習兩種不同類型的AI技術，具備直接放置于真實環境中進行訓練的條件。

該機器人沒有任何專門的教學機制，例如，人工指導或輸入有標簽的培訓數據等。它完全依靠深度學習和強化學習技術。

深度學習技術可以使機器人系統處理和評估其身處的環境，從而獲得原始數據，并組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。

強化學習技術則可以使機器人的算法反復試驗、學習如何執行任務，并根據完成的程度來獲得獎勵。也就是說，當機器人擅長執行某個步驟時，其獎勵會增加，從而創建一種反饋機制，促使機器人學習最佳方法。

不過，Rainbow Dash并沒有完全失去人類的干預。當它不小心離開了原本要學習的空間，研究人員會對其進行干預。例如，研究人員創建了邊界，機器人可以在該邊界內學習走路，以防止它離開該區域。

同時，研究人員還設計了特定的算法來防止機器人摔倒。

據《商業內幕》（Business Insider）報道，谷歌研究負責人譚杰（Jan Tan）表示，這項研究花費了約一年時間才完成。

譚杰稱，該研究仍處于早期階段。下一步，研究人員計劃在各種各樣的機器人上，以及更多樣化的環境中測試這一學習系統。

據Tech Xplor報道，斯坦福大學助理教授切爾西·芬恩（Chelsea Finn）表示，將人類干預從機器學習的過程中撤離，是件很困難的事情。機器人能夠自主學習，將使其能夠更好地適應現實生活世界，而不是在實驗室里。

用AI算法讓機器人具備自主學習能力，是當前許多科研人員的研究方向。

據南加州大學維特比工程學院（USC Viterbi School of Engineering）網站消息，3月11日，該校的研究人員發明了第一個模擬動物類肌腱驅動的機器人四肢。

該機器人通過算法，能構建屬于自己的肢體和環境內部思維導圖，并像動物一樣通過三肌腱、雙關節肢體等來學會如何走路，且不需要明確的編程。

南加州大學的生物醫學工程師弗朗西斯科·瓦萊羅·庫瓦斯（Francisco ValeroCuevas）表示，這項技術或許能為殘疾人提供反應速度更快的假肢，也可能讓機器人安全地進行太空任務，以及嘗試進行一些搜索和救援任務等。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的谷歌发明了自主学习机器人，1.5小时即能学会行走的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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