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據(jù)外媒報導，克日，谷歌大腦展現(xiàn)了若何讓機器人不方針天“玩”也可以變得更智慧。谷歌經(jīng)由過程模擬近程支配機器人取得了一個數(shù)據(jù)散“LearningfromPlaydata”。正在近程操縱中，研討職員讓機器人用機械手跟機器臂與理想世界交互，可是不詳細的方針。

谷歌將這個數(shù)據(jù)散用于體系內(nèi)，該體系試圖對這些風趣的舉措序列停止分類，并將它們映射到一個潛伏的空間。同時，體系中的另一個模塊試圖檢查潛伏空間并提出可以將機器人從其以后形態(tài)轉換到其方針形態(tài)的舉措序列。

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谷歌將利用這個數(shù)據(jù)散的方式與利用行動克隆技術等方式做比力，成果發(fā)明利用LfP數(shù)據(jù)散的機器人顯示更不變，且正在大部分使命中成功率皆較下。風趣的是，研討職員借發(fā)明，利用LfP數(shù)據(jù)散鍛煉的機器人正在初次失利后會屢次從頭測驗考試實現(xiàn)使命，且正在從未接管過使命標簽鍛煉的環(huán)境下，機器人的潛伏計劃空間會學會嵌入使命語義。

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