马奔跑。袋鼠跳跃。鸭子摇摆。大象漫步。而这台名叫 Mini Cheetah 的四足奔跑机器人……它不像任何一种动物。它的步态介于爬行和小跑之间，极其混乱且滑稽地笨拙。事实上，它的独特风格被称为“无步态”。正是这种无品牌标识的跳跃让它变得快。
麻省理工学院 (MIT) 的研究人员团队开发了一种计算机算法，能驱动这款人工智能机器人最大限度地提高速度，从而打破自己的短跑记录。在几次演示中，Mini Cheetah 在原地旋转或冲过冰面、松散的砾石和斜坡时，依然能够加速冲刺。
“我们感兴趣的是，在给定机器人硬件的情况下，[机器人] 能跑多快？”麻省理工学院人工智能研究员、该项目构思者 Improbable AI Lab 的负责人 Pulkit Agrawal 说。“我们不想以任意方式限制机器人。”
以往最快的机器人跑者仅在有限的场景下表现出色。它们在室内跑步机上表现最佳，但在现实世界中导航崎岖地形时却会遇到困难。相反，能够穿越各种地形的机器人通常整体速度都很慢，因为它们没有针对速度进行优化；它们的响应难以编程。Mini Cheetah 则兼具两者之长。（但可能，就是不优雅。）
传统上，编程一个快速的机器人需要工程师预先考虑所有可能影响速度的环境变量，例如摩擦力。然后，他们需要为每一种可能的运行情况编写所有指令，并分析机器人事后犯下的错误。这个过程需要机器人进行大量的实际试验，因为工程师无法事先考虑所有情况下的所有未知因素。
麻省理工学院研究人员的解决方案是使用强化学习，一种以目标为导向的机器学习形式，来帮助 Mini Cheetah 这样的机器人自行找到达到最高速度的方法。首先，团队在计算机中模拟了所有潜在的现实世界场景。然后，他们在部署 Mini Cheetah 之前，在这些虚拟模拟中对其软件进行了训练。通过这个数据集的训练，并且不受任何编程约束，Mini Cheetah 能够创造出人类无法想象的独特冲刺风格。（这也许可以解释为什么它的动作在我们看来很不自然。）此外，它还能实时调整自己的奔跑方式，以适应路线的条件。
得益于这款机器学习软件，Mini Cheetah 的最高室内速度从训练前的每秒 12 英尺提高到了训练后的每秒 13 英尺。在户外奔跑在不熟悉的地面上时，它的速度基本保持不变。它能在摔倒时稳住自己。即使有一条腿受伤，它也能以最快速度跛行前进。
Agrawal 表示，要让 Mini Cheetah 跑得更快，硬件升级是必要的。例如，它的工程师可以给它配备一个更强大的电机，甚至在其每条腿中都加入一个类似脚踝的关节，这在理论上可以进一步提高它的速度。其他可以提升 Mini Cheetah 敏捷性和响应能力的硬件增强功能包括整合视觉等感官元素，这样机器人就可以“看”着前方的路，并在发现前方有崎岖路段时提前改变奔跑方式。这可能会让 Mini Cheetah 在挑战性地形上保持速度。
需要明确的是，该团队的目标不是制造世界上最快的自动机。相反，研究人员旨在让任何普通的机器人都能实现高速奔跑。
“酷的是，你可以将这个算法应用于任何机器人，而且它也很可能在该机器人平台上实现速度最大化，”Agrawal 说，“因为我们没有对机器人做出任何特定假设。”
研究人员计划在下周初将他们的计算机代码开源。这样，所有机器人都能发挥其全部奔跑潜力——只有硬件是限制。
在此观看 Mini Cheetah 奔跑的视频
