波士頓動力公司（Boston Dynamics）知名人形機器人 Atlas，最近展示行走和抓取物品重大進展，靠的是單一人工智慧模型。不僅使 Atlas 更自然執行任務，還多了一些新技能，如掉落物品後能撿回來。
新AI模型為波士頓動力公司與豐田研究所（Toyota Research Institute，TRI）共同開發，能從多種示範行為學習，控制機器人手臂和腿部。與傳統機器人學習方法完全不同，後者通常需要用單一動作模型分開處理行走和抓取等。
TRI機器人專家Russ Tedrake表示，新模型使機器人腳視為第三／四隻手，不僅有效還令人驚歎。Atlas控制模型以視覺感測器、身體感測器數據及不同動作語言提示訓練，執行任務時更自然調整姿勢。
如Atlas從箱子取出物品，會像人類重新調整腿部位置以保持平衡。機器人掉落物品時，也會自動彎腰撿起，此為「恢復」技能。Tedrake指進展可能引領機器人學習普及，實驗室也在測試各類機器手臂，可執行各種任務，包括切菜和清理咖啡機。
雖仍有許多挑戰需克服，但Tedrake相信，新方法將使機器人能在更複雜的環境工作，迅速學習新技能，從焊接管線到泡咖啡，無需大量重新訓練。
加州大學柏克萊分校機器人專家Ken Goldberg也表示，新進展是人型機器人的一大步，尤其腿部和手臂協調。他也提醒，對機器人新動作需謹慎，因可能不像表面看起來是完全的新功能。
機器人技術越進步，Tedrake認為正接近轉折點，使人形機器人和其他機器人有更多用途，如何實際商用就是關鍵。
（首圖來源：Boston Dynamics）
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