机器人被教导要保持好奇心。免费技术图书馆新闻

机器人被教导要好奇

08.06.2017

几年来，机器人计算机程序的开发人员一直试图创建一种“好奇心算法”，但很难复制人类的好奇心。根据他们的说法，大多数方法无法评估机器人知识的“差距”，也无法理解它会对什么感兴趣。

然而，英国谷歌 DeepMind 的 Todd Hester 和美国德克萨斯大学的 Peter Stone 成功地创建了一种算法，该算法允许计算机程序通过自己了解其环境来“好奇”。新方法将使机器人的学习速度比现在更快。研究人员将算法命名为 TEXPLORE-VENIR，它基于“强化学习”技术。

这种技术的工作原理如下：当程序接近问题的解决方案时（例如，退出迷宫），它会收到一些奖励。假设在获得奖励后，她将来会再次尝试实现某个目标。研究人员稍微修改了“强化学习”技术，以便该程序仅因新知识而获得奖励，即使它无助于实现目标。例如，TEXPLORE-VENIR 在探索世界、在地图上寻找遥远的地方或掌握烹饪食谱时都会获得奖励。

Hester 和 Stone 在两种情况下测试了他们的算法。其中第一个是由上锁的门连接的 4 个房间组成的虚拟迷宫。机器人 - 只是一个计算机程序 - 必须探索该地区，找到钥匙，拿走它并打开门。每打开一扇门，他就获得 10 分。为了获得最高分，他被给予了3000“步”。

当使用 TEXPLORE-VENIR 算法时，机器人探索了该区域（在此花费了 1000 个“步骤”），它获得了 55 分。而且，如果他使用其他算法，他会得到 0 到 35 分。当程序必须同时探索该区域并解锁门时，它使用 TEXPLORE-VENIR 获得 70 分，而在其他情况下则不到 5 分。

在第二个实验中，研究人员连接了人形机器人 Nao。在 TEXPLORE-VENIR 算法的帮助下，他必须完成三项任务：敲击音乐钹，找到一条粉红丝带并将其放在他的眼睛上，然后按下位于他腿上的按钮。对于每个任务，Nao 获得 200 个“步”，另外 400 个“步”给他用于“训练”（学习科目）。经过13次尝试，他按了7次按钮，1次敲击了5次，最终更快地找到了粉红丝带。

第三方研究人员表示，TEXPLORE-VENIR 算法显示出良好的结果，但是，过度的好奇心会降低机器人的生产力。机器人获得学习奖励的内在动机可能会超过其完成任务的外在动机。因此，重要的是要在这两种动机之间找到平衡。

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