靈巧機器人
重大意義：機器正在通過自我學習學會應對這個現實世界。如果機器人能學會應對混亂的現實世界，那麼它們就可以勝任更多的任務。
主要研究者：OpenAI（人工智能非營利組織）、卡內基梅隆大學、密歇根大學、加州大學伯克利分校
成熟期：3－5年
儘管人們一直在討論機器取代人類工作的話題，但目前工業機器人仍然表現得較為笨拙且靈活性欠佳。雖然機器人可以在裝配線上不厭其煩地重複著同一個動作，同時還能保持超高的精度，但哪怕目標物體被稍微移動了一點，或將其替換成不同的零件，機器人的抓取過程就會變得十分笨拙甚至是直接抓空。
如今，雖然我們還無法讓機器人做到和人一樣，在看到物體後就明白如何將其拿起，但現在它可以通過在虛擬空間里進行反覆的試驗，最終自主學會處理眼前的物體。
位於舊金山 的非盈利組織 OpenAI 就推出了這樣一套 AI 系統 Dactyl，並已成功操控一個機器手讓其靈活地翻轉一塊積木。這套神經網絡軟件能夠通過強化學習，讓機器人在模擬的環境中學會抓取並轉動積木後，再讓機器手進行實際操作。這套軟件開始時會進行隨機的嘗試，並在不斷地接近最終目標的過程中逐漸加強網絡內部的連接。
通常我們無法讓機器人將模擬練習中獲得的知識應用到現實環境里，因為我們很難模擬出像摩擦力或是材料的不同性質這樣的複雜變量。而 OpenAI 團隊則通過在虛擬訓練中引入隨機性來克服了這個問題。
現階段，我們還要取得更多的突破才能讓機器人變得更加靈活。但如果研究人員能夠很好地利用這種學習方法，未來的機器人將有望能夠學會組裝電子產品、將餐具擺入洗碗機里、甚至是能夠將臥床的人從床上扶起。
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