如何提高训练机器人的效率？ 外媒：正强化法

近日，约翰斯·霍普金斯大学的博士生安德鲁·洪特推出了一篇引人注目的新论文，深入了通过正强化法训练机器人学习新技能的革命性理念。

这篇论文的核心思想，如同园丁培育花朵一般，强调在训练机器人的过程中应更多地采用激励而非惩罚的方式。正强化法主张，当机器人在执行任务时，我们应当在它们做出正确行为时给予积极的反馈和奖励，而不是在它犯错时施加惩罚。这种激励机制在机器人世界里，以类似于游戏评分系统的形式呈现，机器人根据完成任务的情况获得积分，以此激发其学习的积极性。

安德鲁表示，这种正强化法的训练模式不仅提升了机器人学习的效率，更大幅缩短了它们完成任务所需的时间。他进一步解释道：“机器人渴望获取更高的分数，因此它们会迅速且高效地完成相关任务。以前，机器人可能需要一个月的练习才能达到完美的执行标准，而现在，通过正强化法的训练，它们仅需在短短两天内就能达到这个目标。”

目前机器人的任务执行能力还处于初级阶段，例如堆积木等简单任务。安德鲁坚信，随着科技的进步和正强化法的广泛应用，未来机器人将有望完成更加复杂且富有意义的任务。正强化法不仅将机器人引领向更高的智能水平，还将开启人机互动的新纪元，让人类与机器人的合作更加和谐、高效。

作者郑湘琪观察并记录下这一前沿科技的进展，以生动的文笔和丰富的文体为读者带来了这一创新理念的深入解读，引人深思。