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DeepMind最新AI研究:增强式学习让机器人自学飞檐走壁

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DeepMind最新AI研究:增强式学习让机器人自学飞檐走壁

DeepMind最新AI研究:增强式学习让机器人自学飞檐走壁

如果你一直在关注AI研究,可能会发现不少古怪的现象。一方面,你知道自己看到的是科技前沿,不少新论文都展示了最终可能掀起史上最大技术革命的理念和方法。另一方面,你看到的内容真的很怪异有趣。

例如,Google的AI子公司DeepMind发表了一篇名为《丰富环境中的运动行为》的最新研究文章。该研究探讨了如何使用强化学习(或增强式学习)教导计算机在其不熟悉和复杂的环境中进行导航。 这是我们现在在虚拟世界中测试的一种基本AI研究,但是该研究未来将有助于机器人在你家中的楼梯上进行导航。 不相信? 来看看AI智能体的运动造型吧:

这个智能体在视频里的所有动作都是自学得来的。从A地跨越到B地,所有的跳跃、迟疑、跨越动作,都是计算机自己决定的最佳方式。DeepMind程序员所做的只是给智能体加入一套虚拟感知器(用以感知右上方等方向),然后激励智能体继续移动。其余事情都是计算机自己完成的,它利用过往的实验和错误经验来总结出不同的移动方式。

这一研究的新奇之处在于,研究者正在探索不同的环境要如何教导智能体进行复杂有力的移动(例如:如何用膝盖抓牢高墙)。一般来说,增强式学习培训出的行为动作都较不稳定,在不熟悉的环境中容易出现故障。这就像是婴儿知道如何在家爬楼梯,但不懂得怎么坐电梯。该研究显示,这一切也有例外,增强式学习原来也可以用于教导复杂运动。

有多复杂呢?不妨看图体会一下:

本文编译自THE VERGE

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