作者cateran (云川闲步)
看板Tech_Job
标题Re: [讨论] 为何机器人AI不透过强化式学习训练？
时间Thu Oct 17 09:29:34 2024
强化学习只有在游戏取得成功是有原因的
因为游戏世界本身就是一个纯虚拟的环境
操控的自由度也不高 比如说围棋就是19*19取一格落子
(19*19看起来很高 可是特斯拉的机器人光手掌就有二十几个dof)
所以下围棋可以一秒钟就下几千万盘棋
但你如果要做一只机械手臂拿实体棋子取棋
然後落子在棋盘上
光是第一手天元 这个动作可能就要训练几个小时
实体世界的维度超乎想像得高
然後机械零件是有寿命的
除非AI能真正发展出像人脑一样的推理能力
不然以现有RL那样让机器人在一个环境瞎鸡巴乱弄
就算有钱如马斯克也是会被实体世界的复杂度击垮
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1F：推 whatzup1124 : 这个第一手天元太熟悉了 10/17 09:42
2F：推 aria0520 : 其实就算不第一手天元应该也能赢 10/17 10:01
3F：推 xu3vul3vmp : Omniverse 10/17 11:46
4F：推 steven88669 : RL目前看到比较多在封闭的仓储agv 应用 10/17 12:55
5F：推 dildoe : 想这麽多 不考虑亚洲大外包吗？ 10/17 13:21
6F：推 DrizztMon : 其实loss写得出来的问题都没有必要用RL阿 10/17 13:37
7F：→ han3rd : sim2real研究研究 10/19 10:39