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约翰霍普金斯大学的计算机科学家采取一种平常用于教狗坐下跟坐下的锻炼技巧，向机器人展现了一种若何自学几种新技能的机器人，包罗堆砌块。经由过程这类方式，名为Spot的机器人可以正在几天内学习平常须要一个月的工夫。

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经由过程利用踊跃强化，这是任何利用过的看待转变狗的行动的人皆熟习的方式，团队极大地提高了机器人的妙技，而且很快天实现了锻炼，使锻炼理想世界中的机器人成为更可行的企业。这些发明新颁发正在名为“GoodRobot！”的论文中。

“这里的问题是咱们若何让机器人学习妙技？”约翰霍普金斯大学计较交互与机器人实验室的博士生安德鲁·洪特道。“我有狗，以是我晓得嘉奖的事情，那就是我计划学习算法的灵感。”

与生成存在高度直觉的大脑的人跟植物分歧，计算机是空缺板，必需从头开始学习所有。可是，真正的学习平常是经由过程重复实验去实现的，机器人专家仍正在研讨若何从毛病中无效学习。

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该团队正在这里经由过程计划一种嘉奖体系去实现这一方针，该嘉奖体系可以像看待狗一样看待机器人，为机器人事情。狗能够会由于做得好的事情而失掉饼干，而机器人则取得了数字积分。

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洪特回忆道，他曾教过他的小混混小狗叫利亚下令“离开它”，如许她便可以疏忽步行中的松鼠。他利用两种类型的零食，平凡的锻练零食跟更好的器材，例如奶酪。当莉亚镇静而起早贪黑时，她赤贫如洗。可是当她冷静下来并移开视野时，她失掉了好器材。“那时间我给了她奶酪，然后道，‘离开！好呀！’”

一样，要聚积块，发明机器人须要学习若何专注于建设性行为。当机器人摸索积木时，它很快相识到精确的重叠行动可以赚取高分，而毛病的重叠则不克不及赚到高分。伸出手，但没有明白阻碍？不分数敲一堆？相对不分。经由过程将最初一个区块放在四个区块的仓库之上，Spot取得了最大的收益。

锻炼战略不只无效，并且花了几天的工夫去通知机器人过来须要数周的工夫。经由过程起首锻炼近似于视频游戏的模拟机器人，然后利用Spot运转测试，该团队可能削减操练工夫。

亨特道：“机器人想要更下的分数。”“它可以疾速学习精确的行动以获得最佳回报。实际上，机器人过来平常要花一个月的工夫才气到达100%的精度。咱们可能正在两天内做到那一点。”

踊跃的强化不只可以资助机器人自学积木，并且经由过程面体系，机器人也可以很快天学会其他几项使命，以至包罗若何玩模拟的导航游戏。正在一切环境下皆可以从毛病中学习，那关于计划一种可以顺应新情况的机器人至关重要。

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洪特道：“起先，机器人没有晓得本人正在做甚么，可是每次操练皆会愈来愈好。它永远不会抛却，而且会不休测验考试重叠，而且可能100%天实现使命。”

该团队认为，这些发明可以资助锻炼家用机器人来洗衣服跟洗碗-这些使命正在公开市场上很风行，而且可以资助老年人自力生涯。它借可以资助计划改善的自动驾驶汽车。

哈格道：“咱们的方针是终极开辟出可以正在理想世界中实现庞大使命的机器人，例如产物组装，赐顾帮衬白叟跟手术。”“咱们现阶段没有晓得若何编程如许的使命-世界太庞大了。可是像如许的事情向咱们评释，机器人可以学习若何以平安且平安的方法实现此类理想使命的设法主意是有愿望的无效的方法。”

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