一個四條腿的機器人只花了一個小時就學(xué)會了如何順暢走路，與新生小馬駒學(xué)會走路所需的時間大致相同。
德國馬克斯·普朗克智能系統(tǒng)研究所的FelixRuppert和AlexanderBadri-Sprowitz設(shè)計了一款半米高機器人——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—機器智能》。
控制Morti的人工智能算法沒有包含過多的機器人腿部信息，如腿部每個部件的確切狀態(tài)，而是模擬了一些動物脊髓中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。這些網(wǎng)絡(luò)使肌肉有節(jié)奏的收縮以幫助動物行走。
人工智能為Morti生成行走指令，然后根據(jù)機器人摔倒并與地面失去接觸時腳部傳感器發(fā)出的信號進(jìn)行調(diào)整。最初，Morti在走路時頻頻摔倒，但約1個小時后，人工智能就為Morti找到了最佳行走方式。
人工智能如果通過提前計算機器人每條腿的運動細(xì)節(jié)，指導(dǎo)其行走，會消耗大量能量，因此，Morti自我學(xué)習(xí)行走方式可以降低其能量消耗。一個小時的學(xué)習(xí)過程結(jié)束時，Morti走路消耗的能量比剛開始學(xué)習(xí)時少42%。
Morti模仿了幼小動物學(xué)“走路”的方式。這些幼崽通過不斷的嘗試和摔倒找到使用肌肉的最有效方式。
“只要學(xué)會正確使用雙腿，基本上就可以‘免費’獲得能效。”Ruppert說。
美國得克薩斯大學(xué)圣安東尼奧分校的DhireshaKudithipudi表示，人工智能通?？梢院芎玫貙W(xué)習(xí)完成特定任務(wù)，但無法在環(huán)境變化時重新校準(zhǔn)。而Mort的人工智能系統(tǒng)在不斷調(diào)整機器人運動方式，這可能使其在環(huán)境變化時表現(xiàn)得更好。
凱斯西儲大學(xué)的HillelChiel指出，動物大腦包含有助于學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)和知識，目前一些人工智能可以模仿動物的學(xué)習(xí)方式，但人工智能構(gòu)建的神經(jīng)系統(tǒng)通常不會太復(fù)雜。
Ruppert說，他和團(tuán)隊正在努力為Morti添加更多傳感器，擴大運動范圍，使其成為更像動物的機器人。
