一个多世纪以来，加州大学伯克利分校(UC Berkeley)的地标性建筑萨瑟门(Sather Gate)一直欢迎各种各样的行人，从愤怒的抗议者到匆匆赶往教室的学生。然而，上个月，一个全新的行人从花岗岩的入口之间经过。
如果你看到这个5英尺高的机器人慢慢向你走来，你不必逃跑——它不是2004年电影《我，机器人》里的军事逃亡者。相反，这只盲的蓝绿色两足动物是伯克利大学的科学家们在物理世界中测试人工智能研究的项目。
该项目的研究人员旨在通过几乎从零开始教人形机器人走路来开发更好的控制装置。2023年，他们的机器人在伯克利大摇大摆地走来走去，在爱德华兹体育场(Edwards Stadium)的草地上，在钟楼(Campanile)等校园地标前，在城市道路旁，迈着短小利落的步伐(目前，它还不能上下楼梯)。
在12月14日发表的一份关于该项目的研究结果的报告中，研究小组写道，适应性是使机器人有用的关键。然而，目前的技术不够灵活，限制了机器人穿越障碍物的能力。
“可以在各种环境中自主操作的人形机器人有可能帮助解决工厂的劳动力短缺问题，帮助家中的老人，并殖民新的星球。”“在这里，我们提出了一种完全基于学习的方法，用于现实世界的人形运动，”报告称。
伯克利大学电子工程与计算机科学系的博士生伊利亚·拉多萨沃维奇(Ilija Radosavovic)两年前在一堂课上与机械工程博士生拜克·张(Bike Zhang)一起开始了这个项目。拉多萨沃维奇说，他们的努力适合于人工智能的研究，或者是对一种技术的科学追求，这种技术可以完成人类能做的任何事情，甚至可以解决新问题，并对不熟悉的任务进行推理。
“如果你想建立一个通用的大脑，你需要一个通用的身体，这就意味着人形机器人可以作为一个平台，”他周五告诉SFGATE。研究小组训练了一个由俄勒冈州敏捷机器人公司制造的机器人，该机器人每只手臂上有四个关节，每条腿上有八个关节，用于仓库工作。
Radosavovic、Zhang和他们的同事首先借用了人工智能语言研究中的“强化学习”技术。他们在数字模拟器中进行了数百亿次测试，算法奖励与人类行走相对应的行为，惩罚不符合人类行走的行为。
Radosavovic说，这种训练的灵感来源于婴儿学习走路的方式。模拟的成功可以教会机器人在现实世界中如何工作。
他说:“经过无数次的试验，实际上是数十亿次的模拟试验，机器人最终弄清楚了如何从随机运动和跌倒到平衡和行走。”在指导老师的指导下，他与张和刚毕业的博士肖泰特(Tete Xiao)一起完成了这个项目。
机器人不能像配备激光雷达的自动驾驶汽车那样感知周围环境，也不能向前看。更确切地说，它知道如何根据四肢的精确排列迈出每一步，它刚刚走到哪里，以及它在团队模拟中学到的东西。
Radosavovic说，这些经验教训使机器人能够更好地导航它从未经历过的地形。该团队甚至向机器人投掷运动球，并用一根大棒推它，以测试人工智能学习是否能让它保持平衡(它确实做到了)。
拉多萨沃维奇说:“我们看到人工智能、语言模型和聊天机器人(如ChatGPT)带来了很多兴奋，这真的很棒。”“但我觉得，一旦人工智能进入现实世界，真正开始融入我们的社会，那可能会更令人兴奋。”
在训练和测试机器人的过程中，研究人员发现了他们所谓的“突现”特征，他们没有在算法中编码，但这些特征非常人性化。该机器人的左臂与右膝一起向前摆动(研究小组的论文说，这可能是因为能量的好处)，在浅坡上行走时，它的步数会更小。
和其他机器人研究一样，这个项目需要做大量的工作来弄清楚如何给机器人编程、修复bug和运行大规模的模拟。但是看到它走路，没有摔倒(如果关键部件损坏，这可能是一个重大挫折)“真的很有趣”，张说，就像看到伯克利的人们围在机器人周围拍照和录像一样。
“旅程并不总是一帆风顺的，”张说。“但最终当我们在现实世界中部署机器人时，我们感到非常高兴。”
机器人的步态有点不像人类。它的步子很短，手臂的动作偶尔也会不稳定。当它的平脚碰到混凝土和沥青时，发出的声音听起来更像是军队行进的声音，而不是有节奏的漫步。由于机器人无法向前看，它必须撞到障碍物才能知道自己不能再往前走了。
Radosavovic和Zhang说，他们下一步要研究的是视觉和更专业的手臂动作。两人告诉SFGATE，他们还没有为特定的工作设计，尽管工作自动化是机器人发展的主要动力。
他们还没有将其作为工厂工人或送货无人机进行测试;到目前为止，它只是一个“通用”机器人，在校园里走来走去。但在伯克利大学的一组学生进行的一批测试中，他们让机器人携带一个背包、一个垃圾袋和一个纽约客手提袋。
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