一個(gè)四條腿的機(jī)器人只花了一個(gè)小時(shí)就學(xué)會(huì)了如何順暢走路，與新生小馬駒學(xué)會(huì)走路所需的時(shí)間大致相同。
德國(guó)馬克斯·普朗克智能系統(tǒng)研究所的FelixRuppert和AlexanderBadri-Sprowitz設(shè)計(jì)了一款半米高機(jī)器人——Morti。它能夠自學(xué)如何行走，而非執(zhí)行預(yù)先編程好的步態(tài)程序。相關(guān)研究近日發(fā)表于《自然—機(jī)器智能》。
控制Morti的人工智能算法沒(méi)有包含過(guò)多的機(jī)器人腿部信息，如腿部每個(gè)部件的確切狀態(tài)，而是模擬了一些動(dòng)物脊髓中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。這些網(wǎng)絡(luò)使肌肉有節(jié)奏的收縮以幫助動(dòng)物行走。
人工智能為Morti生成行走指令，然后根據(jù)機(jī)器人摔倒并與地面失去接觸時(shí)腳部傳感器發(fā)出的信號(hào)進(jìn)行調(diào)整。最初，Morti在走路時(shí)頻頻摔倒，但約1個(gè)小時(shí)后，人工智能就為Morti找到了最佳行走方式。
人工智能如果通過(guò)提前計(jì)算機(jī)器人每條腿的運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)，指導(dǎo)其行走，會(huì)消耗大量能量，因此，Morti自我學(xué)習(xí)行走方式可以降低其能量消耗。一個(gè)小時(shí)的學(xué)習(xí)過(guò)程結(jié)束時(shí)，Morti走路消耗的能量比剛開(kāi)始學(xué)習(xí)時(shí)少42%。
Morti模仿了幼小動(dòng)物學(xué)“走路”的方式。這些幼崽通過(guò)不斷的嘗試和摔倒找到使用肌肉的最有效方式。
“只要學(xué)會(huì)正確使用雙腿，基本上就可以‘免費(fèi)’獲得能效。”Ruppert說(shuō)。
美國(guó)得克薩斯大學(xué)圣安東尼奧分校的DhireshaKudithipudi表示，人工智能通常可以很好地學(xué)習(xí)完成特定任務(wù)，但無(wú)法在環(huán)境變化時(shí)重新校準(zhǔn)。而Mort的人工智能系統(tǒng)在不斷調(diào)整機(jī)器人運(yùn)動(dòng)方式，這可能使其在環(huán)境變化時(shí)表現(xiàn)得更好。
凱斯西儲(chǔ)大學(xué)的HillelChiel指出，動(dòng)物大腦包含有助于學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)和知識(shí)，目前一些人工智能可以模仿動(dòng)物的學(xué)習(xí)方式，但人工智能構(gòu)建的神經(jīng)系統(tǒng)通常不會(huì)太復(fù)雜。
Ruppert說(shuō)，他和團(tuán)隊(duì)正在努力為Morti添加更多傳感器，擴(kuò)大運(yùn)動(dòng)范圍，使其成為更像動(dòng)物的機(jī)器人。
