据外媒报道，近日，谷歌大脑展示了若何让机械人没有方针地“玩”也能够变得更伶俐。谷歌经由模拟长途操作机械人获得了一个数据集“LearningfromPlaydata（LfP）”。在长途把持中，研究人员让机械人用机械手和机械臂与实际世界交互，然则没有具体的方针。
谷歌将这个数据集用于系统内，该系统试图对这些有趣的动作序列进行分类，并将它们映射到一个潜在的空间。同时，系统中的另一个模块试图查察潜在空间并提出能够将机械人从其当前状况转换到其方针状况的动作序列。
谷歌将使用这个数据集的方式与使用行为克隆手艺等方式做对照，究竟发现使用LfP数据集的机械人示意更不乱，且在大部门义务中成功率都较高。有趣的是，研究人员还发现，使用LfP数据集练习的机械人在首次失败后会多次从新测验完成义务，且在从未接管过义务标签练习的情形下，机械人的潜在规划空间会学会嵌入义务语义。
（责任编纂：岳权力 HN152）
