2024-04-19 06:37 来源：得道网
在之前的项目中，俄勒冈大学的研究人员使用了同样的强化学习技术来教一个名叫Cassie的两条腿的机器人跑步。这种方法得到了回报——卡西成为了第一个跑完室外5公里的机器人，之后又创造了吉尼斯世界纪录，成为跑100米最快的两足机器人，并掌握了从一个地方轻松跳到另一个地方的能力。
伯克利的博士生Ilija Radosavovic说，训练机器人以运动员的方式行动，需要它们在非常狭窄的环境中发展出非常复杂的技能，他训练Digit承受大范围的负荷，并在被棍子捅时保持稳定。“我们恰恰相反——专注于在广泛的环境中学习相当简单的技能。”
人形机器人的新一波研究不太关注速度和能力，而是更关注使机器强大和能够适应——这是使它们在现实世界中有用的最终需要。人形机器人在工作环境中仍然相对罕见，因为它们在搬运重物时往往难以保持平衡。这就是为什么大多数设计用来在工厂和仓库中举起不同重量物体的机器人往往有四条腿或更大、更稳定的底座。但研究人员希望通过使用人工智能技术使人形机器人更可靠来改变这种状况。
芬说，强化学习将带来一种“更灵活、更快速的新方法来训练这些类型的操作技能”。他和他的团队将在下个月在日本举行的国际机器人与自动化会议(ICRA)上展示他们的发现。
弗恩说，最终目标是人类能够向机器人展示一段所需任务的视频，比如从一个架子上拿起一个盒子，把它推到另一个更高的架子上，然后让机器人在不需要任何进一步指导的情况下完成任务。
纽约大学计算机科学助理教授勒雷尔·平托(Lerrel Pinto)没有参与这项研究，他说，让机器人观察、模仿并快速学习这些行为真的很有用，但这仍然是一个挑战。他说:“如果能做到这一点，我会对此印象非常深刻。”“这些都是棘手的问题。”
