人工智慧的教練就是牠絕對讓人跌破眼睛!
讓機器人能自立自強的人工智慧技術
如何用最少的人力、讓機器人在現實世界中正常運作而是Google 研究人員的下一個目標。就算機械手臂的技術已經有很大的突破，像一樣是Google 研發人員設計的分散式 Q 學習演算法（QT-Opt）。但是，將相同的方法應用於四足機器人卻很困難，因四足機器人更可能會因事故損壞自身、離開訓練區域，相較之下更需要人工干預。
首先研究人員通過多任務學習（multitask learning）生成，將機器人驅動到工作空間，防止機器人離開訓練區域；並通過設計安全約束，將機器人跌倒的次數降到最低。
例如：若當前有兩項任務，「向前」與「向後」行走。如果機器人處在工作區的後面，調度程序將選擇「向前」任務，反之亦然。如果機器人掉落，則將調用自動起身控制器，接著進行下一個任務。
該框架成功地訓練了從無到有的策略，無需人工干預，機器人就可以朝不同的方向走，還使機器人能挑戰非平坦的地面，例如記憶泡棉床墊和鏤空的地墊。
四足機器人的未來展望
四足機器人能夠像真正的狗一樣走路，但依然有不足之處：由於算法和硬體的限制，它不能完成高度動態的行為，如大幅度的跳躍。也不比全手動設計的控制器穩定；並且絆倒後雖能重新站起來，但仍然不甚靈活。不過即使如此，研究人員相信，他們的方法可以促進人工智慧機器人的發展，未來更能獨立運作，足以完成現實世界中的工作，像是在多層倉庫或是訂單履行中心裡運輸物料；並表示，未來也有興趣繼續研發，將自動培訓系統應用於更複雜的現實環境中。
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