deepmind的人工智能正在教自己跑酷，结果很可爱
跟上最新的人工智能研究是一种奇怪的经历。一方面，你意识到你正在研究前沿的实验，新的论文概述了一些想法和方法，这些想法和方法很可能（最终）会滚雪球，成为有史以来最大的技术革命。另一方面，有时你所看到的是不可避免的怪异和有趣。
谷歌人工智能子公司DeepMind的一篇题为“丰富环境中运动行为的出现”的新论文就是一个很好的例子。这项研究探讨了如何利用强化学习（简称RL）来教计算机在陌生和复杂的环境中导航。这是我们现在正在虚拟世界中测试的人工智能基础研究，但总有一天会帮助编程机器人在你家里的楼梯上导航。不相信我？看看DeepMind的探员go：
在这个视频中，木棍人物所做的一切都是自学的。跳跃，跳跃，跳跃——所有这些都是计算机设计的从A到B的最佳方式。DeepMind的程序员所做的就是给代理一组虚拟传感器（例如，它可以判断它是否直立），然后激励它向前移动。剩下的部分电脑自己解决，用反复试验的方法想出不同的移动方式。
这里的新奇之处在于，研究人员正在探索困难的环境如何教会一个特工复杂而强健的动作（即，用膝盖在高墙上获得购买）。通常情况下，强化学习产生的行为是脆弱的，在不熟悉的情况下会崩溃，就像一个婴儿知道如何在家里处理楼梯，但他不能理解自动扶梯。这项研究表明，情况并非总是如此，而且RL可以用来教授复杂的动作。
有多复杂？下面的GIF应该会给你一些想法：
- 发表于 2021-05-29 00:53
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- 分类：互联网
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