事情是這樣?jì)饍旱?。加州大學(xué)伯克利分校副教授Pieter abbeel的實(shí)驗(yàn)室研制了一個(gè)名叫達(dá)爾文的小機(jī)器人，這“孩子”最近正在學(xué)走路，就像許多孩子一樣，小達(dá)爾文走的也是搖搖擺擺的。但是每一次笨拙的動(dòng)作都是機(jī)器人處理不熟悉或具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境的新嘗試。機(jī)器人通過(guò)使用有點(diǎn)類似于兒童學(xué)習(xí)時(shí)的神經(jīng)過(guò)程來(lái)學(xué)會(huì)執(zhí)行新任務(wù)。直到前一陣兒，達(dá)爾文“小盆友”還得綁著跟繩子才能伸伸胳膊伸伸腿，勉強(qiáng)站起來(lái)不跌倒?？雌饋?lái)就是下面這樣的。

 

 

　　好了，嚴(yán)肅點(diǎn)。這一小只機(jī)器人學(xué)走路使用了新的方法。這孩子是在控制幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)移動(dòng)身體的。具體而言是這樣的。達(dá)爾文的運(yùn)動(dòng)是由幾個(gè)模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模仿學(xué)習(xí)，通過(guò)以時(shí)間為變量加強(qiáng)或削弱發(fā)生在生物大腦之間的連接神經(jīng)元的方式來(lái)應(yīng)對(duì)外界信息的輸入。這種極為復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,被稱為深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，其中有很多層的模擬神經(jīng)元。

 

　　舉個(gè)例子，如果機(jī)器人想要學(xué)會(huì)站立或扭曲身體，它首先會(huì)執(zhí)行一系列模擬，這是為了訓(xùn)練高層深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)如何執(zhí)行任務(wù)。研究者這時(shí)候就賦予了機(jī)器人一個(gè)“想象中的過(guò)程”，這就為機(jī)器人提供總體指導(dǎo)。而第二個(gè)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)是訓(xùn)練應(yīng)對(duì)執(zhí)行任務(wù)時(shí)對(duì)機(jī)器人的關(guān)節(jié)的動(dòng)力學(xué)和真實(shí)環(huán)境的復(fù)雜性。

 

　　研究人員讓機(jī)器人學(xué)會(huì)站立，當(dāng)腳下的地面傾斜時(shí)也要保持正直。加州大學(xué)伯克利分校的博士后研究員Igor Mordatch說(shuō)：“這個(gè)模擬實(shí)驗(yàn)大約持續(xù)一個(gè)小時(shí)。在這期間，達(dá)爾文要學(xué)習(xí)如何才能腳下不滑”。

 

　　Abbeel小組此前表明深度學(xué)習(xí)可以使一個(gè)機(jī)器人執(zhí)行各類任務(wù)。Abbeel本人說(shuō)：“我們?cè)噲D能夠處理更多的變化,現(xiàn)在只要一點(diǎn)點(diǎn)超出設(shè)計(jì)的變化對(duì)它來(lái)說(shuō)都是很難的。”

 

　　這項(xiàng)新技術(shù)被證明可以用于任何機(jī)器人在各種真實(shí)的工作環(huán)境，但是目前，如何能讓機(jī)器人走得更加自然優(yōu)美恐怕是件極為有用的技術(shù)突破。他們現(xiàn)有的方法時(shí)設(shè)計(jì)一個(gè)算法，考慮其中的動(dòng)力學(xué)過(guò)程，比如走路或跑步等等。

 

　　華盛頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系專門從事機(jī)器人感知和控制的迪特爾??？怂菇淌谡J(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)在機(jī)器人領(lǐng)域有巨大的發(fā)展?jié)摿ΑＫf(shuō)：“我對(duì)這整個(gè)研究方向非常感興趣,如果你想在現(xiàn)實(shí)世界行動(dòng)，問(wèn)題總是會(huì)出現(xiàn)，因?yàn)槟Ｐ筒豢赡苁峭昝赖?。機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是深度學(xué)習(xí)最有價(jià)值的地方就在于這個(gè)方法能讓系統(tǒng)與實(shí)際環(huán)境做好交互”。