DeepMind乒乓球智能體展現自主學習
機械人平台推陳出新,人形機械人在工廠協作的應用日益增強,並有望拓展至家庭與醫院。Google DeepMind與學界合作撰文,以乒乓球智能體為例,探討機械人如何透過自主學習擺脫繁重的人工編程。
傳統開發之苦
過去為使機械人達到預期性能,專家需投入大量時間編寫程式、設計複雜的行為腳本,並反覆調校控制器增益與運動規劃權重等參數,開發成本高昂,亦難以快速適應新環境。

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