本文摘要：人工智能系统，使机器人不具备了像人类一样灵活地掌控和操控物体的能力，现在，研究人员回应，他们早已研发出有一种算法，通过这种算法，机器有可能学会独立国家行驶。来自加州大学伯克利分校和其中之一的谷歌人工智能研究部门的科学家们，在Arxiv．org上公开发表《通过深度增强自学，来自学走路》，它叙述一个人工智能系统，教教一个宽了四只脚的机器人穿过熟知和不熟知地形。

人工智能系统，使机器人不具备了像人类一样灵活地掌控和操控物体的能力，现在，研究人员回应，他们早已研发出有一种算法，通过这种算法，机器有可能学会独立国家行驶。来自加州大学伯克利分校和其中之一的谷歌人工智能研究部门的科学家们，在Arxiv．org上公开发表《通过深度增强自学，来自学走路》，它叙述一个人工智能系统，教教一个宽了四只脚的机器人穿过熟知和不熟知地形。该论文作者说明说道，深度增强自学可以用作自动提供一系列机器人任务数据，从而构建将感官输出同构到低级动作的策略的末端到末端自学。如果我们能在现实世界中，必要从零开始自学移动步态，应以，我们就能取得最适合于每个机器人的步态，从而有可能取得更佳的灵活性、能源效率和稳健性。

设计挑战有两方面。增强自学人工智能训练技术用于奖励或惩罚来驱动个体朝着目标行进，必须大量的数据，在某些情况下必须数万个样本，才能获得较好的结果。即：在美国，要求其结构的参数一般来说必须展开多次训练，这可能会随着时间的流逝伤害机器人。

作者认为，深度增强自学在建模中普遍应用于自学运动策略，甚至将其应用于到现实机器人中，但由于建模中不存在的差异，不可避免地会造成一些性能损失，必须大量的手工建模。事实证明，在现实世界中用于这种算法是具备挑战性的。为了谋求一种方法，用研究人员的话说道，可以让一个系统在没模拟训练的情况下自学运动技能，他们研发了一个取名为maximumentropyRL的增强自学框架。

它优化了学习策略，即被处置数据的随机性最大化。在RL中，AIagent通过对策略中的不道德展开取样并取得奖励，大大找寻不道德的拟合路径，即状态和不道德的轨迹。他们研发了一个由计算机工作站构成的流水线，该工作站改版神经网络，从MinitauriTunes数据，并上载近期的策略，机器人上配备的NvidiaJetsonTX2继续执行上述策略，搜集数据，并通过以太网将数据上传遍工作站。两小时内，他们用一种奖励行进速度、惩罚大角度加速度和俯仰角的算法，回头了16万步，顺利地训练了这架小型机器人在平缓的地形上行驶，跨过木块等障碍物，爬上斜坡和台阶。

研究人员写到，据我们熟知，这个实验是一个深层增强自学算法的第一个例子，该算法必要在现实世界中自学不不受驱动的四足动物运动，不必须任何仿真或预先训练。

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