OpenAI使用人工智能训练出了最接近人手灵活性的机器手

据The Verge报道，非盈利组织OpenAI训练了一个机器手(Shadow Dextrous Hand) 可以操作适合儿童大小的物件。

这个世界上暂时还没有任何东西，包括动物和机器人在内，拥有接近人手的灵活性。OpenAI的研究人员是如何通过人工智能训练机器手使得它像人手一样灵活的呢？

对于OpenAI，他们自己设定的任务是教机器手来操纵一个六面立方体，将立方体从一个位置移动到另一个位置，使特定的一面朝上。与早期的研究一样，他们首先尽可能准确地模拟这种情况，并对机器手进行训练。与之前不同的是，他们的下一步是使模拟产生差异。

首先，他们添加了随机视觉噪音并改变了虚拟手和立方体的颜色。然后，他们使立方体大小随机化，甚至改变了模拟环境中的引力。所有这一切的效果是训练AI更好地理解在现实世界中如何操纵立方体。虽然模拟可能不是完全真实的，但它有足够的变化。

参与该项目的Matthias Plappert解释说，改变模拟的引力是这项试验中非常重要的一环。当AI系统（以下称为Dactyl）控制真实而非虚拟模拟的机器手时，每次手臂固定的角度可能都不同，而较低的角度意味着立方体会更容易从手中掉落。为了教Dactyl如何处理这种变化，他们决定将模拟中的重力随机化。“没有这种随机化，Dactyl就会一直丢弃物体，因为它还没有习惯。”Plappert说。

完成所有随机化训练需要很长时间。Dactyl要想达到最佳表现必须要经过一百年的积累，从时间上来看这是不可能的所以这也意味着该团队必须要拥有强大的计算能力。

但最终的结果是值得的。完成训练后，Dactyl能够连续五十次不掉落将立方体从一个位置移动到另一个位置。在学习移动立方体的过程中，Dactyl甚至开发出了类似人类的行为。

“这表明我们人类的行为在操作层面上来看是非常优化的”Plappert说。“当你看到一个试图解决问题的机器人时，你会想'嘿，我也会这样做。'”

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编辑：C&C

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