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伯克利机器人学会从失败吸取教训

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楼主
发表于 2015-5-25 22:05:45 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
  人工智能在美国加州伯克利大学已经有了最新进展,一个研究小组开发出了让机器人从之前实验和失败中吸取教训的人工智能算法。运行这种算法的机器人被命名为“布雷特”,这种算法采用“深度强化学习”方式,让机器人对周围环境产生意识。开发者表示,非结构化3D环境有没有标记的方向,如何解决前进中的问题没有先例和正确的解决方案,这和机器人业界常用的语音和视觉识别程序大大不同。
  没有任何预编程的知识,“布雷特”可以在摸索约几分钟后,成功地组装基本对象,之后机器人每次组装基本对象的耗时越来越短,因为它已经熟悉了周围环境和物体对象。在“布雷特”机器人的AI系统掌握运动之后,研究人员将这种算法应用于各种运动,像扭开药瓶瓶盖和热水瓶瓶盖等等。


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沙发
发表于 2015-5-26 00:26:21 | 只看该作者
一直很好奇这个算法是怎么实现的
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