认识一下 ANYmal——一个四足机器人，它的名字读作“animal”（动物）。这台重达 73 磅的狗形机器是瑞士制造的装置，得益于人工智能，它的奔跑速度更快，运行效率更高，摔倒后也能比以前更成功地自行站立。
这台机器人出现在《科学机器人学》杂志上的一项新研究中，它学习的不仅仅是人工智能，还包括台式电脑上的计算机模拟，这比在真实物理世界中教机器人新技巧要快得多。事实上，根据这项研究，模拟的速度大约是真实世界的 1000 倍。
这并非模拟唯一重要的领域：在自动驾驶汽车的世界里，模拟时间是公司测试和改进车辆运行软件的关键方式。在这种情况下，研究人员采用了类似的策略，只是对象是机器人狗。
为了确保虚拟狗学习技能的模拟器准确无误，研究人员首先确保纳入了关于机器人在现实世界中如何行为的数据。然后，在模拟中，一个神经网络——一种机器学习工具——学会了如何控制机器人。
除了模拟的速度优势外，这种技术还允许研究人员对机器人做一些在现实生活中不愿做的事情。例如，在模拟中，他们可以虚拟地将这个易碎的机器人狗扔到空中，苏黎世瑞士机器人系统实验室的项目首席研究员兼博士后研究员 Jemin Hwangbo 说。然后，这只小狗可以想办法在落地后站起来。
在神经网络完成模拟训练后，团队能够将学到的知识部署到实体机器人本身——它高约 2 英尺，有 12 个关节，由电力驱动，外观与波士顿动力公司制造的名为 SpotMini 的机器人相似。
Hwangbo 表示，模拟时间和人工智能最终的结果是，这只机器人狗能够更精确地遵循指令——例如，如果指令是每小时 1.1 英里，它就能比以前更精确地做到这一点；它也能在摔倒后成功站起来，并且跑得更快。为一个像 ANYmal 这样的复杂机器人编程关于如何摔倒后站起来的具体指令非常复杂，而让它在模拟中学习如何做到这一点则是一种更强大的方法。
卡内基梅隆大学机器人研究所和人机交互研究所的教授 Chris Atkeson 表示，Hwangbo 及其团队使用的方法在让机器人完成你想要它做的事情方面，是节省时间和金钱的。
“他们让机器人编程变得更便宜，”他说。“编程非常昂贵，而机器人编程确实非常昂贵，因为你基本上需要‘机器人调教师’。”这是因为编写机器人程序的人需要同时擅长编码，并能让机器人的机械装置正常运行。
但有了 Hwangbo 和他的团队，他们的机器人能够通过模拟学习，而不是由程序员仔细地对每个动作进行编码。Atkeson 说，这是“朝着自动化这类事情迈出的一大步”。
至于机器人系统实验室的视频显示机器人被踢，可能是为了测试其坚固性？Atkeson 开玩笑说：“当这个机器人变得超级智能时，它会生气。视频记录了他们踢它——所以当机器人革命来临时，他们将是第一批倒霉的。”
