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資訊頻道新華社華盛頓2月1日電（記者周舟）美國科研團隊利用人工智能算法訓練出一款可以自主認識自己身體的智能機械臂，向具有自我意識的機器人推進(jìn)一步。
發(fā)表在新一期《科學(xué)·機器人學(xué)》雜志上的研究顯示，這個(gè)與人的手臂大小相當的機械臂在沒(méi)有物理學(xué)、幾何學(xué)和運動(dòng)動(dòng)力學(xué)知識輸入的情況下，可以短時(shí)間內認知自己的形狀，并作出較高水平的運動(dòng)決策。
研究人員說(shuō)，自我想象是一種高級認知能力，目前機器人只能通過(guò)人類(lèi)輸入的模型或費時(shí)費力的試錯來(lái)“理解”自身，而自我想象是實(shí)現通用人工智能的重要障礙。
在新研究中，美國哥倫比亞大學(xué)團隊先讓一只機械臂隨意運動(dòng)并收集了大約1000個(gè)運動(dòng)軌跡，每個(gè)軌跡包含100個(gè)運動(dòng)節點(diǎn)，然后利用深度學(xué)習技術(shù)讓機械臂構建自我模型。機械臂一開(kāi)始不知道自己的形狀如何、關(guān)節如何連接，但不到35個(gè)小時(shí)的訓練后，它所構建的自我模型與實(shí)際物理形狀之間誤差已經(jīng)很小，有助于更精準地完成任務(wù)。
實(shí)驗顯示，在允許機械臂根據運動(dòng)軌跡自我調整的“可校準”模式下，它能以100%的成功率將多個(gè)小球夾起放入杯中。
研究人員還為機械臂換上3D打印的殘缺零件，以模擬其身體損傷。結果顯示，智能機械臂的自我模型可以發(fā)現“身體”的變化，經(jīng)過(guò)重新訓練后，能以與此前相當的水平完成實(shí)驗任務(wù)。
論文作者之一、哥倫比亞大學(xué)機械工程學(xué)教授霍德·利普森說(shuō)，這可能類(lèi)似于嬰兒的自我學(xué)習過(guò)程，因此這一研究還有助于理解人類(lèi)的自我意識是如何產(chǎn)生的，盡管這個(gè)智能機械臂的自我意識目前還很粗淺。
摘自《新華網(wǎng)》
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號