加州大学圣迭戈分校的研究人员设计了一个支持人工智能的机器人，该机器人可以通过模仿其人类伙伴的动作来跳华尔兹。据我们所知，这款机器人甚至能在不踩到舞伴脚趾的情况下完成这项舞厅舞蹈。
为了制作这个跳舞机器人，该团队首先设计了一个通过人类动作捕捉视频训练出来的 AI 模型，然后将其集成到两台 Unitree G1 双足机器人中。利用另一个模型，这些机器人随后能够分析它们面前人类的动作并模仿这些动作。其结果是一个能够通过模仿人类来无缝行走、躲避、下蹲和跳舞的类人机器人。
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机器人研究人员毫不避讳让他们的机器执行过度的特技表演。从复杂的舞蹈表演到令人印象深刻的跑酷动作，互联网上充斥着行为怪异的机器人。但其中大多数例子通常涉及预先编程的、高度编排的脚本。在这种情况下，研究人员想看看他们是否能教会机器人更自然地学习动作。
为此，他们首先需要一个拥有良好基础知识的强大“大脑”。研究人员获得了一个人类动作捕捉数据的数据库，并利用它构建了一个他们称之为 ExBody2 的 AI 模型。他们在模拟环境中利用强化学习训练该模型，直到它对机器人身体的多个部位如何关节运动有了广泛的理解。然后，他们将 ExBody2 集成到一对机器人中，这些机器人配备了另一个模型，该模型可以吸收机器人相机捕获的真实世界物理数据。机器人能够快速将其“看到”的面前的动作与其基础训练进行比较。
这段机器人演示动作的视频显示它在户外踱步，像运动员一样侧步（或者尝试福克斯舞步？），用手臂画圈，下蹲，出拳。一些演示显示其中一位研究人员站在机器人旁边进行初始动作。在仅延迟大约一秒钟后，机器人会一丝不苟地重复动作。研究人员表示，这种方法很有用，因为它意味着机器人比那些每次需要执行新动作都需要新训练集的机器人更具适应性。
模仿机器人可以加快训练速度并降低成本
这并不是第一个“模仿者”机器人。去年，斯坦福大学的研究人员使用类似的 AI 模型，通过“影子”人类动作，教会了一个 5 英尺 9 英寸的类人机器人如何拳击和进行初步的网球比赛。与 ExBody2 一样，该机器人也利用了基于动作捕捉数据训练的 AI。
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“通过模仿人类，类人机器人有潜力利用人类丰富的技能和运动储备，为实现通用机器人智能提供了一条有前景的途径，”作者在详细介绍他们成果的论文中写道。
这种机器人运动的方法不仅仅是为了新奇。研究人员认为，模仿或影子技术可以减少重复训练机器人的需求，这有助于加快它们的开发速度并降低成本。至少，这项技术表明一个粗略的机器人舞伴是可能的。
