Facebook人工智能研究團隊與卡內(nèi)基梅隆大學計算機科學學院和加州大學伯克利分校合作，教機器人如何實時適應(yīng)不同的行走條件。在一段視頻中，這個由中國初創(chuàng)公司Unitree生產(chǎn)的機器人在走過石頭、下樓梯、穿過建筑工地和戶外地形時，調(diào)整了自己的行走方式。

在一間客廳內(nèi)，研究人員將油倒在塑料上，創(chuàng)造一個光滑的表面，或者在行進道路上堆放木板和其他障礙物，或者在機器人的背上放下重量。每一次，機器人都能恢復平衡并繼續(xù)前進。在Facebook人工智能研究團隊工作的加州大學伯克利分校教授Jitendra Malik說，機器人通過試驗和錯誤，以及通過從周圍環(huán)境收集的信息，學會了如何快速適應(yīng)。這個沒有計算機視覺的機器人正在利用身體在不同表面的反應(yīng)中學習，這個過程類似于人類的學習方式。例如，當人們從一個堅硬的表面移到沙子上時，一旦他們發(fā)現(xiàn)自己的腳在下沉，就會調(diào)整自己的步態(tài)。

機器人技術(shù)挑戰(zhàn)之一在于現(xiàn)實世界有多種可變性。研究人員使用兩種技術(shù)的組合，在計算機模擬中訓練人工智能控制的機器人，在現(xiàn)實世界中測試之前，將機器暴露在各種表面和更殘酷的條件下。該團隊將這一人工智能突破稱為快速電機適應(yīng)，并指出這是第一個完全基于學習的系統(tǒng)，使腿部機器人通過探索和與世界互動，從頭開始適應(yīng)環(huán)境。

Facebook表示，這項人工智能的進步可以提高用于搜索和救援行動的機器人性能。這項研究還可以應(yīng)用于智能城市，利用實時數(shù)據(jù)來緩解交通和其他可能阻礙居民生活質(zhì)量的狀況。

機器人可以被預先編程來導航一些環(huán)境，但程序員很難預測機器可能遇到的每一個障礙。教會機器人如何實時適應(yīng)，也可以在更便宜的硬件上發(fā)揮作用，可能有助于在未來推動機器人本下降。根據(jù)一篇論文，支持RMA的機器人表現(xiàn)優(yōu)于其他系統(tǒng)，能夠在沙地、泥地、火車、高草和土堆上行走而不摔倒。這篇論文表示它在走過一堆水泥和一堆卵石的測試中，它沒有摔倒的機率高達八成。