机器人学会了自主行走

3月4日，据国外科技媒体Tech Xplor报道，谷歌、佐治亚理工学院和加州大学伯克利分校的研究人员共同发布了一项研究成果，介绍了一个通过人工智能技术实现自主学习行走的机器人。

这个四足机器人被命名为Rainbow Dash，它能在短短几小时内学会前进、后退及转弯等动作。研究显示，Rainbow Dash在坚硬平坦的地面上学会走路仅需1.5小时；在记忆海绵床垫上需要5.5小时；在镂空地毯上则需要4.5小时。

以往，大部分机器人的强化学习都在模拟环境中进行，直到虚拟机器人的算法足够成熟，才能在现实环境中安全运行。然而，这种方法成本高昂且耗时较长。此外，现实环境复杂多变，这也增加了实验难度。

相比之下，Rainbow Dash采用了深度学习和强化学习两种不同的AI技术，可以直接在实际环境中进行训练，无需专门的教学机制。深度学习使机器人能够理解和评估其周围的环境，而强化学习则让机器人通过反复试验来学习执行任务，并根据完成情况获得奖励。这意味着，当机器人成功完成某一步骤时，它的奖励会增加，从而形成一种激励机制，促进其学习最优方法。

尽管如此，Rainbow Dash在某些情况下仍需要人工干预。例如，当它偏离预定的学习区域时，研究人员会进行干预。同时，研究团队还设计了特定的算法来预防机器人摔倒。

据《商业内情》报道，谷歌研究负责人谭杰表示，这项研究历时约一年才完成。他指出，该研究目前仍处于初级阶段，未来的研究计划包括在更多种类的机器人和环境中测试这一学习系统。

斯坦福大学助理教授切尔西·芬恩认为，从机器学习过程中移除人类干预是一项极具挑战性的任务。自主学习能力可以使机器人更好地适应现实生活，而不是仅仅局限于实验室环境。

利用AI算法赋予机器人自主学习能力，已成为众多科研人员的研究重点。近日，南加州大学的研究人员开发出一种新型机器人，该机器人能够模仿动物通过肌腱驱动的四肢来学习行走，且无需明确编程。

南加州大学的生物医学工程师弗朗西斯科·瓦莱罗·库瓦斯表示，这项技术有望为残疾人士提供反应更快的假肢，并使机器人能够在太空中安全执行任务，甚至参与搜索和救援行动。