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| 本文作者： AI研習(xí)社-譯站 | 2018-05-21 17:37 |
雷鋒網(wǎng)按：這里是，雷鋒字幕組編譯的Two minutes paper專欄，每周帶大家用碎片時間閱覽前沿技術(shù)，了解AI領(lǐng)域的最新研究成果。
原標(biāo)題 This Robot Adapts Like Animals
翻譯 | Binpluto 整理 | 凡江
「像動物一樣適應(yīng)的機器人（This Robot Adapts Like Animals ）」論文提出一種智能試錯法算法，算法允許機器人快速適應(yīng)破壞，完全不需要自我診斷或是提前準(zhǔn)備應(yīng)急措施。
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對于人類而言，有很多危險的工作，例如撲滅森林火災(zāi)，尋找地震廢墟下的幸存者，或者是關(guān)閉福島核電站等等。如果這些高危工作能讓 AI 來完成，那該有多好！
本期介紹的論文中出現(xiàn)了兩個機器人：一個六組機器人和一個機械手臂，以此來展示動作方面的智能試錯算法。這是是一種快速有效的損壞恢復(fù)算法，可以使機器人更加高效和可靠地運行。
與傳統(tǒng)強化學(xué)習(xí)（RL）方法相比，本期介紹的論文更加有效率，機器人上只需要花上幾分鐘和幾次物理試驗，而 RL 算法通常必須進(jìn)行數(shù)百次測試才能學(xué)會如何完成任務(wù)。論文介紹了機器人有一個「模擬童年」（simulated childhood），在這里它學(xué)習(xí)了移動身體的不同方式，在經(jīng)過幾次測試和大約兩分鐘后就可以適應(yīng)。
本期論文跟之前的研究有兩個主要區(qū)別：
（1）機器人不需要知道損傷是什么，它只需要一種方法來衡量其性能；
（2）我們沒有一個大型資料庫來指導(dǎo)，遭受各種類型的損害之后應(yīng)該怎么做。相反，我們的機器人可以像動物那樣，自行學(xué)會應(yīng)對各種損害的場景。
在這項研究中，機器人使用自己的模擬，找到成千上萬種不同的行走方式。一旦損壞，機器人會進(jìn)行體驗并更新其關(guān)于每種可能行為的性能的知識（該更新將通過機器學(xué)習(xí)算法完成：高斯過程回歸）。之前所習(xí)得的 13，000 種行為統(tǒng)統(tǒng)變得不管用了，因此，機器人必須利用之前的知識進(jìn)行下一步操作的可行性測試：在大多數(shù)情況下，它會測試少于 10 種行為，以找到一個盡管受到損害仍能正常工作的行為。
論文原址： https://members.loria.fr/jbmouret/nature_press.html
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