像動(dòng)物一樣適應(yīng)的機(jī)器人（This Robot Adapts Like Animals ）」論文提出一種智能試錯(cuò)法算法，算法允許機(jī)器人快速適應(yīng)破壞，完全不需要自我診斷或是提前準(zhǔn)備應(yīng)急措施。
對(duì)于人類而言，有很多危險(xiǎn)的工作，例如撲滅森林火災(zāi)，尋找地震廢墟下的幸存者，或者是關(guān)閉福島核電站等等。如果這些高危工作能讓 AI 來(lái)完成，那該有多好！
本期介紹的論文中出現(xiàn)了兩個(gè)機(jī)器人：一個(gè)六組機(jī)器人和一個(gè)機(jī)械手臂，以此來(lái)展示動(dòng)作方面的智能試錯(cuò)算法。這是是一種快速有效的損壞恢復(fù)算法，可以使機(jī)器人更加高效和可靠地運(yùn)行。
與傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）方法相比，本期介紹的論文更加有效率，機(jī)器人上只需要花上幾分鐘和幾次物理試驗(yàn)，而 RL 算法通常必須進(jìn)行數(shù)百次測(cè)試才能學(xué)會(huì)如何完成任務(wù)。論文介紹了機(jī)器人有一個(gè)「模擬童年」（simulated childhood），在這里它學(xué)習(xí)了移動(dòng)身體的不同方式，在經(jīng)過(guò)幾次測(cè)試和大約兩分鐘后就可以適應(yīng)。
本期論文跟之前的研究有兩個(gè)主要區(qū)別：
（1）機(jī)器人不需要知道損傷是什么，它只需要一種方法來(lái)衡量其性能；
（2）我們沒(méi)有一個(gè)大型資料庫(kù)來(lái)指導(dǎo)，遭受各種類型的損害之后應(yīng)該怎么做。相反，我們的機(jī)器人可以像動(dòng)物那樣，自行學(xué)會(huì)應(yīng)對(duì)各種損害的場(chǎng)景。
在這項(xiàng)研究中，機(jī)器人使用自己的模擬，找到成千上萬(wàn)種不同的行走方式。一旦損壞，機(jī)器人會(huì)進(jìn)行體驗(yàn)并更新其關(guān)于每種可能行為的性能的知識(shí)（該更新將通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法完成：高斯過(guò)程回歸）。之前所習(xí)得的 13，000 種行為統(tǒng)統(tǒng)變得不管用了，因此，機(jī)器人必須利用之前的知識(shí)進(jìn)行下一步操作的可行性測(cè)試：在大多數(shù)情況下，它會(huì)測(cè)試少于 10 種行為，以找到一個(gè)盡管受到損害仍能正常工作的行為。
