随机机器人更可靠

科技

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研究人员开发了一种新的人工智能（AI）算法，专门为智能机器人设计。这个名为最大扩散强化学习(MaxDiff RL)的算法的成功在于它能够鼓励机器人以尽可能随机的方式探索环境，从而获得多样化的经验。这种“设计好的随机性”提高了机器人收集关于自身周围环境的数据的质量。通过使用更高质量的数据，模拟机器人表现出更快、更有效的学习，提高了它们的整体可靠性和性能。

与其他AI平台相比，使用Northwestern大学新算法的模拟机器人始终优于最先进的模型。事实上，这种新算法非常成功，以至于机器人可以在一次尝试中学会新任务并成功执行它们——第一次就做对了。这与当前的AI模型形成了鲜明对比，后者通过反复试验来实现较慢的学习。

研究结果将于5月2日（星期四）在《自然机器智能》杂志上发表。

研究人员希望这种算法解决了阻碍该领域发展的基本问题，最终为智能机器人可靠决策铺平道路。

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