蓋世汽車訊 據(jù)外媒報道，美國西北大學（Northwestern University）工程師開發(fā)出專為智能機器人設計的新人工智能（AI）算法。通過幫助機器人快速、可靠地學習復雜的技能，新方法可以顯著提高機器人在一系列應用中的實用性和安全性，包括自動駕駛汽車、送貨無人機、家庭助理和自動化。

圖片來源：西北大學

該算法被稱為最大擴散強化學習（Called Maximum Diffusion Reinforcement Learning，MaxDiff RL），其成功在于它能夠鼓勵機器人盡可能隨機地探索其環(huán)境，以獲得多樣化的經(jīng)驗。這種“設計的隨機性”提高了機器人收集的有關其周圍環(huán)境的數(shù)據(jù)的質量。而且，通過使用更高質量的數(shù)據(jù)，模擬機器人表現(xiàn)出更快、更高效的學習能力，從而提高了其整體可靠性和性能。

在與其他人工智能平臺進行測試時，使用西北大學新算法的模擬機器人始終優(yōu)于最先進的模型。事實上，新算法運行得非常好，機器人學會了新任務，然后在第一次嘗試中成功執(zhí)行。這與當前的人工智能模型形成鮮明對比，當前的人工智能模型需要通過反復試驗來實現(xiàn)較慢的學習速度。

這項名為“最大擴散強化學習（Maximum diffusion reinforcement learning）”的相關研究發(fā)表于期刊《Nature Machine Intelligence》。

“其他人工智能框架可能有些不可靠，”領導這項研究的西北大學Thomas Berrueta表示。“有時他們會完全完成任務，但有時他們會完全失敗。使用我們的框架，只要機器人能夠解決任務，每次打開機器人時，用戶可以期望它完全按照要求做的事情。這使得解釋機器人的成功和失敗變得更容易，這在日益依賴人工智能的世界中至關重要?！?/p>

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