小鹿在出生后十分鐘內(nèi)就能站起來(lái)，七個(gè)小時(shí)內(nèi)就能學(xué)會(huì)走路。在能夠站起來(lái)但還不會(huì)走路的這段時(shí)間里，它會(huì)非常可愛(ài)、非?？駸岬?cái)[動(dòng)它的四肢。

　　這就是人工智能機(jī)器人背后的理念。雖然自主機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車一樣，已經(jīng)是一個(gè)被大眾所熟知的概念，但自主學(xué)習(xí)機(jī)器人仍然只是一個(gè)設(shè)想。現(xiàn)有的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法雖然能夠讓機(jī)器人通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)來(lái)學(xué)習(xí)動(dòng)作，但仍嚴(yán)重依賴于人工干預(yù)。每當(dāng)機(jī)器人跌倒或走出訓(xùn)練環(huán)境時(shí)，它還是需要有人扶起它，并將它放回正確的位置。

　　最近，谷歌研究人員的一項(xiàng)新研究取得了重大進(jìn)展，機(jī)器人可以在沒(méi)有人工干預(yù)的情況下學(xué)習(xí)走路。在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)，僅僅依靠對(duì)當(dāng)前最先進(jìn)算法的微調(diào)，它們成功地讓一個(gè)四條腿的機(jī)器人學(xué)會(huì)了完全獨(dú)立的向前走和向后走，以及左右轉(zhuǎn)彎。

　　圖 | 機(jī)器人在不同的地形上學(xué)習(xí)自主行走，包括平地（上）、記憶泡沫床墊（中）和鏤空的門墊（下） （來(lái)源：arxiv.org）

　　這項(xiàng)工作建立在一年前的研究基礎(chǔ)上，當(dāng)時(shí)研究團(tuán)隊(duì)首次發(fā)現(xiàn)了如何讓機(jī)器人在現(xiàn)實(shí)世界中學(xué)習(xí)。

　　此前，強(qiáng)化學(xué)習(xí)通常在模擬環(huán)境中進(jìn)行：機(jī)器人的虛擬分身在模擬的環(huán)境中走來(lái)走去，直到算法足夠完善，可以使其安全運(yùn)行為止。然后將其導(dǎo)入真正的機(jī)器人。

　　這種方法有助于避免機(jī)器人在反復(fù)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中對(duì)周圍環(huán)境的損傷，但也需要一個(gè)易于建模的環(huán)境。在機(jī)器人腳下模擬自然散落的沙礫或者彈簧床墊需要很長(zhǎng)時(shí)間，根本不值得。

　　基于這種狀況，研究人員從一開(kāi)始就決定通過(guò)在真實(shí)世界中訓(xùn)練來(lái)避免困難的環(huán)境建模。他們?cè)O(shè)計(jì)了一種更高效的算法，可以使學(xué)習(xí)的試驗(yàn)次數(shù)變少一點(diǎn)，并在兩個(gè)小時(shí)內(nèi)讓機(jī)器人站起來(lái)行走。由于實(shí)際環(huán)境中會(huì)有自然變化，機(jī)器人也能夠快速適應(yīng)其他相似的環(huán)境，如斜坡、臺(tái)階以及有障礙的平地。

　　但是，這個(gè)過(guò)程仍然需要人類去幫助機(jī)器人，并手動(dòng)干預(yù)上百次，Google Brain 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人、論文合著者譚杰（音譯）說(shuō)，“一開(kāi)始我沒(méi)想過(guò)還需要人工干預(yù)?！?/p>

　　于是他們開(kāi)始解決這個(gè)新問(wèn)題。首先，他們限定了機(jī)器人可以探索的地形，并讓它一次性進(jìn)行多重動(dòng)作訓(xùn)練。如果機(jī)器人在學(xué)習(xí)如何向前走的同時(shí)到達(dá)了限定地形的邊緣，它就會(huì)改變方向，開(kāi)始學(xué)習(xí)如何向后走。

　　其次，研究人員還限制了機(jī)器人的訓(xùn)練動(dòng)作，讓它能夠謹(jǐn)慎一些，最大限度地減少反復(fù)摔倒帶來(lái)的傷害。當(dāng)機(jī)器人不可避免地摔倒時(shí)，他們還添加了另一個(gè)硬編碼算法來(lái)幫助它站起來(lái)。

　　通過(guò)這些調(diào)整，機(jī)器人學(xué)會(huì)了如何在幾個(gè)不同的環(huán)境中自主行走，包括平地、記憶泡沫床墊和有縫隙的門墊。這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)給未來(lái)的某些應(yīng)用帶來(lái)了可能性，有些情況可能需要機(jī)器人在沒(méi)有人類的情況下在坎坷和未知的地形中行走。

　　斯坦福大學(xué)助理教授切爾西 ? 芬恩（Chelsea Finn）表示：“這項(xiàng)工作令人感到非常興奮?！?芬恩也為谷歌工作，但沒(méi)有參與這項(xiàng)研究?！白屵@個(gè)過(guò)程不再出現(xiàn)人工干預(yù)真的很難。機(jī)器人能夠更自主地學(xué)習(xí)，就更有可能在我們生活的現(xiàn)實(shí)世界中學(xué)習(xí)，而不是在實(shí)驗(yàn)室里?！?/p>

　　但她也提醒到，目前的設(shè)置依賴于機(jī)器人上方的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)來(lái)確定其位置。這在現(xiàn)實(shí)世界中是不可能的。

　　接下來(lái)，研究人員希望他們的算法能適用于不同種類的機(jī)器人，或適用于多個(gè)機(jī)器人在同一環(huán)境中同時(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)。譚杰相信，破解機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)能力將是解鎖更多有用機(jī)器人的關(guān)鍵。

　　“很多地方都是為人類建造的，我們都用腿來(lái)走路，” 他說(shuō)，“如果機(jī)器人學(xué)不會(huì)使用腿，它們就不能在人類世界中行走。”

　　編譯：潘瑾