強化學習使機械人能夠掌握現實世界中的人類行為

技術術語解釋：

人形機械人：想象乙個可以走路、跑步，甚至背著書包的機械人，形狀類似於人類，可以做許多人類可以做的事情。

因果變壓器模型：這是乙個非常聰明的電腦程式，它允許機械人學習如何根據周圍發生的事情決定下一步該做什麼。 就像你在玩遊戲一樣，你需要根據遊戲中發生的事情來決定你的下一步行動是什麼。

自回歸：這個概念是讓機械人能夠根據它之前看到或做過的事情來判斷會發生什麼。 例如，如果你每天放學後去公園，你的朋友今天放學後可能會去公園。

無模型強化學習：這是一種教機械人學習的方法，不是事先告訴機械人所有的規則，而是讓它自己嘗試不同的動作，看看哪些動作會讓它成功完成任務。 這就像當你學習騎自行車時，你從幾次跌倒開始，但慢慢地你學會了如何保持平衡。

並行訓練：想象一下，如果有很多人同時學習同樣的東西，整個學習過程會快得多。 並行訓練是讓多個機械人同時學習，這樣它們就可以更快地學習新事物。

*環境：這是乙個在計算機中建立的虛擬世界，機械人可以在其中練習行走或其他動作，就像您在計算機遊戲中控制角色一樣，但這裡的目的是讓機械人學習。

動態擺動手臂：就像乙個人在走路時自然擺動手臂一樣，研究人員要求機械人也這樣做，幫助它保持平衡並自然移動。

情境適應：這意味著機械人能夠根據環境和情況改變其行為方式。 例如，它可以在平坦的表面上正常行走，但當它遇到斜坡時，它會調整自己的步伐以適應斜坡。

通過這些技術，人形機械人能夠在各種環境中穩定行走，適應不同的地形，即使面對意想不到的挑戰也能保持穩定。 這些進步為機械人的未來開闢了廣泛的可能性，包括幫助人們完成危險、複雜或單調的任務。