DeepMind的研究人員發(fā)表了一篇論文，闡述了他們是如何教授人工智能計(jì)算機(jī)適應(yīng)陌生環(huán)境的。盡管結(jié)果不盡如人意，但這意味著他們?cè)陂_發(fā)自主性人工智能的道路上又前進(jìn)了一步。谷歌人工智能子公司DeepMind近日發(fā)布了一篇論文，詳細(xì)介紹了人工智能如何在復(fù)雜的虛擬環(huán)境中進(jìn)行導(dǎo)航，研究結(jié)果很奇怪，卻又很棒、很有趣。
模擬中使用了一組傳感器，這些傳感器可以讓它們?cè)诟鞣N情況下識(shí)別物體，無論是直立的狀態(tài)還是腿部彎曲時(shí)都能識(shí)別，另外還能繼續(xù)向前移動(dòng)。你在視頻中看到的其他所有東西，例如機(jī)器人的跳躍、奔跑、用膝蓋攀登障礙物等等，都是人工智能通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)掌握到的向前移動(dòng)的能力。
這些機(jī)器人行動(dòng)的復(fù)雜性，證明了近年來人工智能領(lǐng)域取得了巨大進(jìn)展。雖然在面對(duì)不熟悉的環(huán)境時(shí)，這類機(jī)器人的程序往往會(huì)崩潰，但DeepMind使用了極其復(fù)雜的方案來跨越障礙。
不過，這些敏捷的機(jī)器人并不是第一個(gè)給人留下如此深刻印象的。DeepMind人工智能機(jī)器人已經(jīng)在物體識(shí)別方面展示了超人類的性能水平，而劍橋大學(xué)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)則開發(fā)了一個(gè)人工智能系統(tǒng)，能夠執(zhí)行更多抽象的大腦任務(wù)，比如解讀情緒和檢測(cè)疼痛感等。
這些實(shí)驗(yàn)為人工智能融入社會(huì)提供了關(guān)鍵的基矗最終，研究人員將能夠把這些突破性成果融入未來的人工智能機(jī)器人程序中，這些機(jī)器人便得以在你家里或街道上認(rèn)路，從而開啟真正天衣無縫的機(jī)器人與人類互動(dòng)的時(shí)代。
