我教我的小狗学物理(机械狗走路原理)

【CSDN编者按】美国加州大学柏克莱分校的研究人员制造的机器狗，不需要经过计算机模拟训练，而是直接在现实世界中，利用人工智能大脑在一个小时内摇摆。

翻身和自由活动都很困难。即使被推倒，也能迅速翻身站起来，完成一次伟大的蜕变。

原文链接：3359 singularityhub . com/2022/08/08/this-robot-dog-has-an-ai-brain-and-could-self-to-walk-in-just-hour/

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作者|杰森多瑞尔

译者|陈天静编辑|屠敏

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自学行走的机器狗

出生后，哺乳动物会努力爬起来，摔倒，站起来，然后再摔倒。但令人惊讶的是，在这大约十分钟的初始阶段之后，动物会熟练地使用四肢进行日常跳跃和其他运动。

加州大学伯克利分校的丹尼尔哈夫纳(Danijar Hafner)和他的同事开发的一只机器狗非常特别。它不是通过预先设定的程序执行任务，而是通过自学学会翻身和行走。

来源：丹尼尔哈夫纳/YouTube

起初，它仰面躺在地上，双腿不断摆动，试图翻身。经过不断的尝试，它终于学会了十分钟翻身趴在地上，二十分钟试图站起来，三十分钟站起来却跌跌撞撞，四十分钟开始尝试走路，但四肢有些失控。终于，一个小时后，机器狗可以熟练地控制四肢向前走了。一卷纸板被用作障碍来测试机器狗的行动路线。没想到，仅仅过了十几分钟，机器狗就学会了翻身，重新站起来，往前走。

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屏蔽；最大宽度：100%；高度：自动；’

来源：丹尼尔哈夫纳/YouTube

这已经不是机器人第一次用人工智能学走路了。然而，尽管以前的机器人是通过在无数次模拟迭代中反复尝试来学习这一技能的，但这只机器狗完全是在现实世界中学习的。

来源：丹尼尔哈夫纳/YouTube

在arXiv发表的一篇论文中，研究人员Danijar Hafner、Alejandro Escontrela和Philipp Wu表示，将模拟中学习的算法转移到现实世界中并不简单。有两个原因：

现实和模拟之间的小细节和差异可能会绊倒初出茅庐的机器人。

在现实世界中，训练算法是不切实际的：这将花费太多的时间，并磨损机器人。

手指机械手

比如四年前，OpenAI展示了一款人工智能机械手———Dactyl机械手，可以操纵立方体。它通过机器自主学习没用太长时间，就能在机器自主学习和特定编码的训练基础上实现魔方的单手解。而且魔方可以通过训练和特殊编程单手解决。它使用了最新的AI算法，称为强化学习，但纯粹的强化学习算法需要大量的试错学习技能，才能在现实世界中进行训练。

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来源：YouTube

梦想家算法

来自伯克利的团队使用了一种叫做梦想家的算法来解决这个问题。构建一个“世界模型”，梦想家算法可以预测未来行动达到目标的概率。随着经验的积累，其预测的准确性会提高。通过事先过滤掉不太成功的行动，世界模型允许机器人更快地找出什么有效。

研究人员表示，从过去的经验中学习世界模型，使机器人能够想象潜在行动的未来结果，并减少试错的次数。换句话说，世界模型可以将模拟中相当于几年的训练时间减少到现实世界中不超过一个小时。

rder:0px；边距：0.63em 0px 1.8em填充：0px字体大小：16px计数器-复位：list-1 0 list-2 0 list-3 0 list-4 0 list-5 0 list-6 0 list-7 0 list-8 0 list-9 0；颜色：rgb(25，25，25)；Font-family:’方平SC ‘，Arial，微软雅荷，宋体，simsun，sans-serif；文本缩进：0px该团队还将Dreamer算法应用应用于取放机器人和轮式机器人。在这两种情况下，他们发现Dreamer可以使他们的机器人在不模拟时间的情况下有效地学习相关技能。未来可能会应用到自动驾驶汽车上。

当然，仍有挑战需要解决。虽然强化学习自动化了机器人复杂的手动编码，但它仍然需要工程师定义机器人的目标和成功的要素。3354对于真实世界的环境来说，这是一个耗时且开放的练习。此外，对硬件的长期研究也会对机器人造成磨损，可能需要人工干预或修复。研究人员表示，将模拟器训练与现实世界的学习相结合可能非常有效。

虽然会有一些尚未解决的挑战，但梦想家算法已经在机器人的人工智能方面向前迈进了一大步。俄勒冈州立大学的机器人学教授乔纳森乔纳森赫斯特说，“强化学习将是未来机器人控制的基石工具”。

哈夫纳说，如果将来能教会这只机器狗理解语音命令，那就太棒了。该团队希望将相机与机器狗连接起来，使其可视化。这样就可以和真的小狗差不多了，还可以帮着在房间里找东西。

AIBO

上世纪90年代，索尼推出了一款宠物机械狗——AIBO，但由于种种原因停产了。经过12年的沉淀，索尼推出了全新的AIBO，它使用了4000个零件，22个致动器，并内置了多个传感器、摄像头等功能，更接近一只真正的狗。

来源：索尼官网

但是未来梦想家算法制造的具有自学习能力的机器狗会更接近真正的小狗吗？以后也许你想养一只不需要帮它洗澡铲屎的机器狗？