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泉源 | AI科技谈论

编译 | 陈彩娴

编辑 | 陈大鑫

在已往的十年里,机械学习确实取得了伟大的突破,计算机视觉与语言处置方面也因此泛起了许多改变天下的主要应用。然则,这股“东风”却没有吹到智能机械人领域。

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针对机械人学习所面临的瓶颈,麻省理工学院机械人专家Leslie Pack Kaebling在《Science》上揭晓一篇名为《The foundation of efficient robot learning》的文章。她认为,造成这一征象的一个要害因素在于:机械人学习的数据只能通过在现实天下的操作中获得,成本异常高昂。

为此,Leslie女士提出,实现下一代机械人学习的手艺革新,需要应用新的算法、从自然系统中获取灵感,并天真使用多项机械学习手艺。


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强化学习是否真的那么灵?

只管监视学习取得了许多主要的功效,但在机械人学习领域,强化学习(RL)更具有优势,由于机械人要在人类天下中执行一系列差别的义务。

在监视学习中,学习算法被赋予输入与期望输出的配对示例,并学会将输入与期望输出关联起来。而在强化学习中,智能体能够凭据事先设置的奖励信号来判断自己的表现是精彩的,或是差劲的,进而选择适当的行动方式,这与机械人所应用的庞大环境有利相关。简而言之,监视学习与强化学习的本质区别在于:在强化学习里,智能体的行为对数据发生重大影响,并能控制自己的学习探索,这对整体乐成至关主要。

在一开始,RL是通过奖励和责罚机制来学习动物行为的模子。之后,若是应用RL处置现实天下里的问题,那么RL必须拓展,以处置伟大空间的输入和动作,而且,纵然乐成执行要害动作后奖励“姗姗来迟”,RL也能维持正常运行状态。这时候,便泛起了深度强化学习(DRL)方式。

DRL使用了神经网络来解决上述的现实问题,并展现了惊人的性能,好比机械人下国际象棋和围棋游戏,以及用机械手臂3秒钟解出魔方。此外,RL也带来了许多实用性强的应用,好比提高安装计算机的能效。       

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