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讓機器狗去模仿真實的動物，谷歌又出黑科技了

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讓機器狗去模仿真實的動物，谷歌又出黑科技了
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如果你觀察過狗是如何行走的 ， 那么你應當會注意到狗的動作非常的自然、流暢以及復雜 。 在行走過程中 ， 動物可能根本就不會去想它邁腿的順序 ， 但自然而然地它就做出了動作 。
現在 ， 假設你有一只機器狗 ， 你想讓它做一些基本的動作 ， 比如說走路 。 即使你是一個熟練的程序員 ， 但你可能會發現 ， 要讓你的機械犬順利地完成這樣的動作將會是一項艱巨的任務 ， 更不用說要學那些毛茸茸的真家伙跳起來接飛盤了 。
他補充說 ， 畢竟動物天生就擅長進行“敏捷行為” 。 但要把這些行為逆向工程化 ， 讓機器狗來做出同樣的動作 ， 這可能比訓練狗狗不跳上餐桌吃東西更難 。
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在這個項目中 ， 該團隊并沒有收集關于狗狗動作的全新數據 ， 而是使用了來自于單一犬類的已有數據 。 “當時有一個公開的數據庫 ， 里面有狗狗不同運動的數據 。 ”Peng說 。 那條狗的運動捕集數據給了他們所需要的信息 。
但這并不像將這些信息下載到物理機器人的大腦中那么簡單 。 接下來的步驟涉及到使用計算機模擬 ， 這樣機器狗可以通過AI學習模仿真實的狗的動作(歐洲的研究人員也轉向利用人工智能來訓練機器狗) 。 該項目的關鍵部分涉及到使用機器學習（一種以人工智能的形式訓練機器人獲得新技能） 。 “學習算法是試圖找到一種方法 ， 讓機器狗盡可能地重現狗狗的動作 ， ”Peng說 。
畢竟 ， 機器狗和真正的狗不一樣 。 其一 ， 它的身體沒有那么靈活 。 “機器狗沒有脊椎 ， 它的身體有點像一塊磚頭 。 ”他補充道 。 AI必須讓機器狗盡可能地讓它的動作與真實動物的動作相匹配 。
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最終 ， 在經過一段時間的計算機模擬后 ， 他們將這些知識轉移到機器狗身上 。 這一步也不是完全直截了當地 ， 因為計算機模擬并不是現實世界的完美呈現 。 它能做的事情？“一堆運動技能 ， 比如不同的行走姿態 ， ”Peng說 ， “還能做一些旋轉和轉身動作 。 ”它甚至還能倒退著走 。
對機器狗來說 ， 更難的東西是快速、動態的動作 ， 比如快跑或跳躍 。 Peng說 ， 使用這種方法來教機器人執行任務 ， 比他們一步步編程要快得多 。 “即使是像走路這樣的事情 ， 在機器人這個行當已經研究了幾十年了 。 ”他指出 。 他希望機器人專家們可以多多利用這種方法 ， 這樣不僅能讓訓練機器人變得更快、更容易 ， 還能增加這些動作的復雜性 。 對于行走 ， “我們得益于多年的研究 。 ”他說 。 一些更高級的動作 ， 比如跳和轉身呢？這種方法可以讓那些高級動作更容易編程 。
不過 ， 谷歌并不是唯一一家利用AI來訓練機器狗的公司 。 最著名的當屬來自波士頓動力公司的Spot ， 去年馬薩諸塞州的警方甚至嘗試用它去執法 。 返回搜狐 ， 查看更多
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