研究人员向机器人展示了如何自学的几种新技巧
与天生具有高度直觉的大脑的人和动物不同,计算机是空白板,必须从头开始学习一切。但是,真正的学习往往要
通过使用积极强化,这是任何使用过的对待改变狗的行为的人都熟悉的方法,团队极大地提高了机器人的技能,并且很快地完成了训练,使训练现实世界中的机器人成为更可行的企业。
“这里的问题是我们如何让机器人学习技能?”约翰·霍普金斯大学计算交互与机器人实验室的博士生安德鲁·洪特说。“我养过狗,所以我知道奖励的工作,这就是我设计学习算法的灵感。”
与天生具有高度直觉的大脑的人和动物不同,计算机是空白板,必须从头开始学习一切。但是,真正的学习往往要靠反复试验才能完成,而机器人专家仍在研究如何从错误中有效学习。
该团队通过设计一种奖励机制来实现这一目标,该奖励机制可以像对待狗一样对待机器人来为机器人工作。狗可能会因为做得好的工作而得到饼干,而机器人则获得了数字积分。
洪特回忆说,他曾经教过他的小混混小狗叫利亚(Leah)命令“离开它”,这样她就可以忽略步行中的松鼠。他使用两种类型的零食,一种是普通的教练零食,另一种是更好的东西,例如奶酪。
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