deepmind的人工智慧正在教自己跑酷,結果很可愛

跟上最新的人工智慧研究是一種奇怪的經歷。一方面,你意識到你正在研究前沿的實驗,新的論文概述了一些想法和方法,這些想法和方法很可能(最終)會滾雪球,成為有史以來最大的技術革命。另一方面,有時你所看到的是不可避免的怪異和有趣。...

跟上最新的人工智慧研究是一種奇怪的經歷。一方面,你意識到你正在研究前沿的實驗,新的論文概述了一些想法和方法,這些想法和方法很可能(最終)會滾雪球,成為有史以來最大的技術革命。另一方面,有時你所看到的是不可避免的怪異和有趣。

谷歌人工智慧子公司DeepMind的一篇題為“豐富環境中運動行為的出現”的新論文就是一個很好的例子。這項研究探討瞭如何利用強化學習(簡稱RL)來教計算機在陌生和複雜的環境中導航。這是我們現在正在虛擬世界中測試的人工智慧基礎研究,但總有一天會幫助程式設計機器人在你家裡的樓梯上導航。不相信我?看看DeepMind的探員go:

在這個影片中,木棍人物所做的一切都是自學的。跳躍,跳躍,跳躍——所有這些都是計算機設計的從A到B的最佳方式。DeepMind的程式設計師所做的就是給代理一組虛擬感測器(例如,它可以判斷它是否直立),然後激勵它向前移動。剩下的部分電腦自己解決,用反覆試驗的方法想出不同的移動方式。

這裡的新奇之處在於,研究人員正在探索困難的環境如何教會一個特工複雜而強健的動作(即,用膝蓋在高牆上獲得購買)。通常情況下,強化學習產生的行為是脆弱的,在不熟悉的情況下會崩潰,就像一個嬰兒知道如何在家裡處理樓梯,但他不能理解自動扶梯。這項研究表明,情況並非總是如此,而且RL可以用來教授複雜的動作。

有多複雜?下麵的GIF應該會給你一些想法:

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  • 發表於 2021-05-29 00:53
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  • 發佈於 2021-05-06 08:11
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