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機氣林電商有話說：

　　機器人能夠自主學(xué)習(xí)，無疑是機器人行業(yè)從業(yè)者努力的方向之一，近來谷歌的這項研究，可能為機器人行業(yè)提供了新的思路。

　　據(jù)外媒報道，近日，谷歌大腦展示了如何讓機器人沒有目標地“玩”也可以變得更聰明，也就是通過人工智能的智能模擬以及自動化操作，提升機器本身的能力，實現(xiàn)人工智能的操作。

　　谷歌通過模擬遠程操縱機器人首先獲得了一個數(shù)據(jù)集“Learning from Play data（LfP）”。在遠程操作中，研究人員讓機器人用機械手和機械臂與現(xiàn)實世界交互，但是沒有具體的目標，希望能夠通過無目標設(shè)定，從而實現(xiàn)機器人自我學(xué)習(xí)與可行性摸索，進一步提升機器人的人工智能。

　　之后，谷歌將這個數(shù)據(jù)集用于系統(tǒng)內(nèi)，該系統(tǒng)試圖對這些有趣的動作序列進行分類，并將它們映射到一個潛在的空間。同時，系統(tǒng)中的另一個模塊試圖查看潛在空間，并提出可以將機器人從其當前狀態(tài)轉(zhuǎn)換到其目標狀態(tài)的動作序列，也就是普通人理解的，給了機器人一個完成結(jié)果的思路和方法，剩余就看機器人的自我發(fā)揮。

　　結(jié)果，谷歌將使用這個數(shù)據(jù)集的方法與使用行為克隆技術(shù)等方法做比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)使用LfP數(shù)據(jù)集的機器人表現(xiàn)更穩(wěn)定，且在大部分任務(wù)中成功率都較高，說明機器人在完成內(nèi)容方面，其實具有一定性質(zhì)的自我學(xué)習(xí)能力。

　　有趣的是，研究人員還發(fā)現(xiàn)，使用LfP數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的機器人在首次失敗后會多次重新嘗試完成任務(wù)，且在從未接受過任務(wù)標簽訓(xùn)練的情況下，機器人的潛在規(guī)劃空間會學(xué)會嵌入任務(wù)語義，也就是自我學(xué)習(xí)。

　　隨著人工智能逐漸成為大方向，越來越多企業(yè)致力于從各方面提升機器人的能力，更好的服務(wù)于更多的企業(yè)和社會使用場景，谷歌的這項研究無疑代表了人工智能高度應(yīng)用的可行性，也即通過潛在規(guī)劃空間，全方位提升人工智能的可拓展能力。而自我學(xué)習(xí)如果能夠進化到更高級程度，無疑就是人工智能的代表。

　　但最大的問題還是在于，簡單潛在規(guī)劃空間的延伸，依舊還是按照代碼規(guī)律以及可行性延伸，進行程序執(zhí)行和結(jié)果判斷操作，本身并沒有太多判斷以及工業(yè)延伸的內(nèi)容，朝著人工智能進一步轉(zhuǎn)化，以及應(yīng)用實踐到工業(yè)上，該項發(fā)現(xiàn)的未來以及實踐，仍然有非常大的空間，以及非常長的路要走。

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