以前集体做后空翻踢球的一群麻省理工机器狗迷你猎豹，它们是不是瘸了？不过你别说，走的还是很开心的：这不是麻省理工学院的科学家在侵犯“机器狗权益”，而是狗在新技术的加持下进化了。不仅断腿可以走路，以前很难走的石子路也可以走路了。你也可以在冰路上玩得开心：在你不跛脚的时候，最快的速度可以达到3.9m/s。起床时，开发者只能拿着电脑追：而上述所有技能，最原始版本（即开源版）的MIT机器狗只用了3个小时就完全掌握了。如此强大的学习能力从何而来？3小时积累100多天的跑步经验首先，机器狗的各种行为依赖于体内特殊的控制器。工程师们将分析运动的物理定律，制定有效的抽象概念，然后设计并实现一个专门的控制器层次结构，使机器狗能够在运行过程中保持平衡。但提前人工分析，建立所有可能的地形分析，让机器狗快速识别并响应环境变化，并非易事。例如，草地上的一小块冰，或者砾石上突然出现一个大的凸起，都可能让机器狗无法再次启动：（So...不要停止！）人为设计的控制器，出现自然要人工分析问题原因，再人工调整，来回的时间成本会大大增加。怎么做？MIT科学家说：让机器狗自己学习！研究小组开发了一个模拟环境，其中包括训练狗的多个地形。在训练期间，他们加入了一个神经网络，让机器狗从不同地形的奔跑和失败经验中总结规律，进而找出适应新地形的最佳方式。短短3个小时，模拟世界中的迷你猎豹就积累了100天各种地形的奔跑经验。此外，该团队还为机器狗部署了一个基于端到端感官运动策略的控制器。这种控制器会将关节编码器和IMU（惯性测量单元）数据直接转换成关节指令。如果没有额外的状态估计或控制子系统，机器狗在执行敏捷或极限运动时会更加得心应手。这时，迷你猎豹已经成为一只经验丰富的狗。刚才被绊倒的马路牙，现在可以自信行走了：高速行驶时不会被地上的电线绊倒：室内转弯速度可达5.7rad/s（每秒320°，接近一圈:ResearchfromMITCSAIL这项研究来自麻省理工学院计算机科学与人工智能研究所（MITCSAIL），论文和代码即将公开。加布里埃尔·马戈利斯(GabrielMargolis)是麻省理工学院的博士生。他的主要研究领域是具身智能（EmbodiedIntelligence），即开发具有能以多种模式与现实世界交互的身体的人工智能。合著者葛阳毕业于耶鲁大学，获得物理和数学学士学位，后获得博士学位。在芝加哥大学获得物理学博士学位。他目前是美国国家科学基金会(NSF)人工智能与基金会交互研究所(IAIFI)的博士后研究员。视频：https://www.youtube.com/watch?v=-BqNl3AtPVw
