本文摘要：据外媒报导，近日，谷歌大脑展出了如何让机器人没目标地“玩游戏”也可以显得更聪明。谷歌通过仿真远程操控机器人取得了一个数据集“LearningfromPlaydata（LfP）”。在远程操作者中，研究人员让机器人用机械手和机械臂与现实世界交互，但是没明确的目标。 谷歌将这个数据集用作系统内，该系统企图对这些有意思的动作序列展开分类，并将它们同构到一个潜在的空间。同时，系统中的另一个模块企图查阅潜在空间并明确提出可以将机器人从其当前状态切换到其目标状态的动作序列。

据外媒报导，近日，谷歌大脑展出了如何让机器人没目标地“玩游戏”也可以显得更聪明。谷歌通过仿真远程操控机器人取得了一个数据集“LearningfromPlaydata（LfP）”。在远程操作者中，研究人员让机器人用机械手和机械臂与现实世界交互，但是没明确的目标。

谷歌将这个数据集用作系统内，该系统企图对这些有意思的动作序列展开分类，并将它们同构到一个潜在的空间。同时，系统中的另一个模块企图查阅潜在空间并明确提出可以将机器人从其当前状态切换到其目标状态的动作序列。

谷歌将用于这个数据集的方法与用于不道德克隆技术等方法做到较为，结果找到用于LfP数据集的机器人展现出更加平稳，且在大部分任务中成功率都较高。有意思的是，研究人员还找到，用于LfP数据集训练的机器人在首次告终后不会多次新的尝试已完成任务，且在未曾拒绝接受过任务标签训练的情况下，机器人的潜在规划空间不会学会映射任务语义。

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