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这些火柴小人采用反馈学习算法，就是为了让它们可以非常流畅的模拟各种复杂的动作，不断的试错，并慢慢学会改进动作，用更效率的跳跃，转弯，下蹲等动作向前奔跑。
（原标题：Google研发让AI在复杂的环境中学会运动）
人工智能已经离我们的社会不是很遥远了，可是目前AI还没有到达非常成熟的地步。目前对于人工智能的动作捕捉还算非常完善，可是在高难度的动作比如跑步或者后空翻可能对于AI来说确实有一些困难，最近Google的子公司DeepMind人工智能公司打算试图攻破这个难题，它希望可以让AI在复杂的环境里运动。
棒状小人通过障碍到达终点
DeepMind曾经在博客上放出一篇文章，标题是《AI如何用灵活的方式通过复杂的环境》研究人员使用棒状小人从头到脚模拟人类关节，然后不给指示命令的方式，要求这些棒状小人可以学会通过各种各样的障碍到达终点。
棒状小人学会跳跃通过障碍
这些火柴小人采用反馈学习算法，就是为了让它们可以非常流畅的模拟各种复杂的动作，不断的试错，并慢慢学会改进动作，用更效率的跳跃，转弯，下蹲等动作向前奔跑。DeepMind打算在未来这几年可以有朝一日模拟出来向人类关节一样拥有敏捷的动作。
说到这里，大家有没有关注去年很火的美国科幻剧《西部世界》，说不定《西部世界》里面的那些灵活机器人就是现在这些棒状小人。
本文来源：中关村在线
责任编辑：
陈功_NT3893
