新浪科技讯 北京时间7月21日上午消息，据英国《每日邮报》报道，美国加州大学伯克利分校的研究人员近日公布了一款机器狗，可以在一小时内学会走路和翻身，甚至能通过特定的障碍物。

在研究人员发布的一段视频中，可以看到这只机器狗一开始只能在地上挣扎，四条腿不断在空中挥舞。然而，仅仅10分钟之后，它就可以走上几步了；一个小时后，它的步伐就变得轻松很多，甚至在被一位研究人员用棍子推倒之后，还能自己翻身爬起来，继续导航并行走到预定目标。

与许多机器人不同的是，研究人员并没有事先在计算机模拟系统中向这个机器狗发布指令。丹尼尔·哈夫纳（Danijar Hafner）是美国加州大学伯克利分校的人工智能研究者，他和同事们利用强化学习的方法，对这个机器狗进行了训练。

　研究人员使用了一种名为“Dreamer”的算法，利用过去的经验建立了一个真实世界的模型，供机器人学习。上图是机器人在30分钟的样子。

　　“通常情况下，机器人在计算机模拟系统中会通过大量的试错来学习，这比实时学习要快得多。”哈夫纳解释道，“在模拟中解决站立和行走等任务后，学习到的行为才会在一个物理机器上运行。但模拟无法捕捉现实世界的复杂性，因此在模拟中表现良好的行为可能无法解决现实世界中的任务。”

一位与该研究无关的科学家表示，强化学习将成为未来机器人操控的基础工具。上图是40分钟的机器人。

　　在这项研究中所用的机器学习类型，其实是通过奖励机器在环境中采取某些行动的方式，对其算法进行训练。哈夫纳和他的合作者——菲利普·吴（Philipp Wu）和亚历杭德罗·埃斯康特雷拉（Alejandro Escontrela）——使用了一种名为“Dreamer”的算法，可以根据过去的经验来构建一个真实世界的模型，并允许机器人进行试错运算。

　　“Dreamer算法最近展现出巨大的前景，它可以通过在一个学习世界模型中制定计划，从少量的互动中学习。”研究人员在论文中写道，“学习一个世界模型来预测潜在行动的结果，可以在想象中进行计划，从而减少在现实环境中所需的试错次数。”该论文于近期发表在预印本网站arxiv.org上，尚未经过同行评议。