人工智能或人工智能正以惊人的速度发展。虽然这不是一件坏事，但许多人担心，如果没有适当的监管，我们可能会失去对AI的控制。一些机构一直在关注AI的发展，比如Elon Musk创办的AI研究机构OpenAI。该公司致力于开发许多人工智能子集，而我们大多数人可能是通过击败世界上一些最好的DOTA玩家来了解它的。现在，该公司通过训练一对神经网络，向将人类级别的灵活性引入机器人迈出了一步，这样机器人就可以单手解决魔方问题。
该公司开发的机器人手名为Dactyl，OpenAI如何训练它很有意思。训练神经网络的老办法是让它以加速的速度练习多年的任务。当我们谈到学习如何在虚拟游戏中击败对手时，这种方法是可行的，因为软件可以花时间学习它迫切需要的一切。然而，在Dactyl的情况下，让它用魔方练习多年不是一个选项。因此，该公司使用模拟来训练它。
“该系统可以处理训练中从未出现过的情况，比如被长颈鹿塞满。这表明强化学习不仅是虚拟任务的工具，还可以解决需要前所未有的灵活性的物理世界问题。”OpenAI说。虽然Dactyl在解决立方体时的灵巧性和清晰度与人类相差甚远，但这是演示如何实现仿真和为通用机器人奠定基础的好方法。
根据OpenAI的说法，他们在训练网络时面临的最大挑战是创建一个多样化和独特的模拟环境。这些模拟需要捕捉真实世界的物理属性，包括弹性、动力学和摩擦力等属性，以及复杂对象的模型(如魔方或机器人手)。该公司开发了自动域随机化(ADR)技术，据说可以在模拟中产生越来越困难的环境。
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