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深度强化学习能为机器人注入“灵魂”

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本文摘要:机器人享有人一样的意识,仍然是我们目前无法攻下的难题。在近日,加州大学伯克利分校的科学家和谷歌人工智能(AI)研究部门之一的GoogleBrain在Arxiv.org上公开发表的一份实印本论文中叙述了一种人工智能系统,即通过深度增强自学来自学走路,非常简单来说,就是教教“一个四脚机器人来穿过熟知和不熟知的地形”。目前,在此预印论文中回应,他们早已研究出有了新型算法,并且根据算法演练,构建了机器人自己走路。

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机器人享有人一样的意识,仍然是我们目前无法攻下的难题。在近日,加州大学伯克利分校的科学家和谷歌人工智能(AI)研究部门之一的GoogleBrain在Arxiv.org上公开发表的一份实印本论文中叙述了一种人工智能系统,即通过深度增强自学来自学走路,非常简单来说,就是教教“一个四脚机器人来穿过熟知和不熟知的地形”。目前,在此预印论文中回应,他们早已研究出有了新型算法,并且根据算法演练,构建了机器人自己走路。这也就指出了人工智能系统可以让机器人学会人一样的用灵活性的方式掌控和操控自身或者周围的物体。

随着近几年来,机器人领域的发展和人工智能的兴起,深度自学与增强自学被用来处置控制系统面对的难题,特别是在是在机器人的灵活性操控方面。在现实生活中,人们很轻而易举的就将物体填充,或者用手工制作各式各样的工艺品,但是仍然以来,机器人却仍然无法横跨灵活性的鸿沟。

要告诉的是,机器人灵活性仍然以来就面对很多挑战:首先,在机器人展开自学时,必需经过自身与环境之间的重复检验,来获取数据。其次,机器人还得通过自身的仔细观察来给定这些不道德,这里面包括了很强的时间相关性。最后,机器人很更容易在环境再次发生改变之后,其习惯性的行动后果也不能预估。我们不告诉机器人不会采行哪些不道德,来叙述不能预见的事情,所以,人们无法感官违反探寻的事物也导致机器人灵活性受到局限。


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