DeepMind 打造全新學習模式「SAC-X」，鼓勵機器人自我摸索完成任務

【Technews科技新報】人工智慧（AI）能夠做非常多的事，圖像辨識、語音識別、雲計算…在機器學習和深度學習技術的協助下，AI 對於解析數據的能力並不會有人懷疑，但它們並不善於自行探索。

而圍棋界打遍天下無敵手 AlphoGo 的創造者、Google 旗下知名 AI 研究機構 DeepMind 打算改變這一切，教會機器如何自己搞懂事情。

為了解決這個問題，DeepMind 為 AI 機器人建立了一個全新的學習模式「預定輔助控制」（Scheduled Auxiliary Control，SAC-X），為機器人提供一個簡單的目標，並在完成時提供獎勵。

DeepMind 解釋，SAC-X 定義的輔助任務總是遵循一個大原則，那便是「鼓勵機器人探索感測器空間」，研究團隊並不會告訴機器人如何完成任務，他們只會開啟機器上配置的感測器，剩餘的便留給機器去摸索，一直到它把事情正確的完成。

如果你看過機械手臂在工廠中協助生產的場景，下面影片中的畫面或許不會太令你感到引項深刻，但必須一提的是，這台特定的手臂並沒有特定的程序或設計在引導，它只是在自行摸索如何達成人類的要求，並獲得相應的獎勵。

一但 DeepMind 或其他 AI 公司能夠教會機器人做這些事，這將很大程度的改變世界。

以目前的研究應用來看，沒有一個機器人可以走進一間陌生的房間，並且將它整理乾淨，就連其中包含的單項任務——整理床鋪、清空垃圾或是放一杯咖啡，對 機器人來說都非常複雜。

當機器人能夠學會自我摸索，每種任務的執行方式都將會是無限的，雖然目前距離電影中能打點一切的 AI 機器人還有很長的一段路要走，但 DeepMind 確實已經踏出了第一步。

（首圖來源：Deepmind Blog）

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