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Google AlphaGo 模拟人走路,滚带跑各种凄惨摔法

2020-06-07 03:48| 发布者: 有趣生活| 查看: 584| 评论: 320

Google AlphaGo 模拟人走路,滚带跑各种凄惨摔法

Deepmind 在今年早些时候「一战成名」,在中国乌镇围棋峰会上, AlphaGo 战胜了世界冠军柯洁九段。在这之后,我们知道了 Deepmind 将会把 AlphaGo 的技术运用在疾病诊断等造福人类的领域。

所以,Deepmind 最近在做什麽「高大上」的事情呢?

……他们在教 AI「跑酷」(下图为动图)。

Google AlphaGo 模拟人走路,滚带跑各种凄惨摔法最近,Deepmind 放出了一段「搞笑视频」。其中的火柴小人看似将以酷炫的动作翻越路上的障碍物,但不幸演绎了各类「花式摔跤」。在视频中,还有四条腿的「蚂蚁」和只有身子和腿的「走路器」。

Deepmind 表示,这些小人的动作都是 AI 进行控制的。在 AI 的帮助下,小人们能做出走路、跳跃等一系列动作,甚至能模仿行动不便的老人走路时的样子(下图为动图)。

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为什麽 Deepmind 的 AI 不去下围棋了,而是开发了「跑酷」的新爱好呢?

在 Deepmind 发布的文章中,研究人员称「跑酷」和围棋在目的上显着不同,而这一点就是他们希望 AI 能够学习的。研究人员在文章中这麽解释:

「在一些 AI 的问题中,比如玩 Atari 电脑游戏和下围棋,它们的目标非常容易定义——就是赢。但是你如何解释一个后空翻的目标呢?或者一个跳跃动作?
在训练自动化系统进行运动的时候,如何清楚地对它们解释複杂动作,是一个经常遇到的问题。」
在实践中,研究人员在火柴小人的必经之路上放入了「矮墙」、松动的「地砖」等障碍物。 AI 控制下的小人在一次次翻越障碍不成功后,它们也学会了如何「安全」跑到终点。

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Deepmind 将这项技能形容为:

「我们的实验对象能够在不接受指令的情况下演化出複杂技能。这是一个能被用于训练系统中不同模拟人体运动的技术。」
Deepmind 解释称,它们採用的是一种「反馈学习算法」(reinforcement learning algorithm)。这种算法能够帮助未来的 AI 在不同环境中灵活、自然地运动。

在研究者们的眼中,人工智能控制下的灵活行为是人工智能拥有「运动智慧」的标志。在这一技术的助力下,计算机们很快就能胜任更覆杂的任务,甚至能变得和人类越来越像。

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Deepmind 对这项技术有不少的展望。研究者们在文章的最后写道:

「未来,我们可以将这些技术运用在覆杂环境中,对更多的(机器)行为进行调控。」
对一大堆能够模仿人类行为的机器进行调控?听起来它们能做很多事情,比如说……组成一个《西部世界》一般的游乐园。所以, Deepmind 今天还在花式摔跤的火柴小人,能变成明日《西部世界》裏心思缜密、运动灵活的机器人吗?

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