Da bi robotski mehanizam naučio hodati, nije dovoljno samo "pričvrstiti" nekoliko nogu na njega. Naučiti se kretati vrlo je složen proces koji programerima oduzima puno vremena. Ali sada će ovo pitanje riješiti umjetna inteligencija, jer je skupina stručnjaka stvorila univerzalne algoritme koji pomažu AI-u da nauči robote bilo koje konfiguracije da se kreću. U ovom slučaju ljudska intervencija u tom procesu nije potrebna.
Iza razvoja stoji tim znanstvenika sa Kalifornijskog sveučilišta u Berkeleyu i skupina stručnjaka s Googlea Brain, jednog od Googleovih istraživačkih ogranaka za umjetnu inteligenciju. Njihov je novi sustav obučio četveronožnog robota da pređe i poznate terene i nepoznate.
Učenje ojačanja u osnovi je metoda mrkve i štapa prilagođena za AI. On koristi nagradu ili kaznu za postizanje ili ne postizanje ciljeva.
Za eksperimente su znanstvenici uzeli robota Minitaur. Razvili su sustav koji se sastojao od radne stanice koja je ažurirala podatke neuronske mreže, ubacivala podatke u Minitaur i vraćala ih nazad. Za obradu informacija bio je odgovoran NVIDIA Jetson TX2 čip na brodu robota. Robot je hodao 2 sata i napravio 160 000 koraka. Za to vrijeme, algoritam je nagradio robota za pomicanje prema naprijed i kaznio ga je ako se on zaglavio na mjestu ili je dao vrlo velik kolut u stranu. Kao rezultat, stvoren je algoritam pokreta koji je robotu omogućio da odabere optimalnu putanju kretanja u bilo kojoj situaciji.
Vladimir Kuznetsov