Chào mừng bạn đến với AI.SE @EdouardLopez!
Bởi vì Boston Dynamics là một công ty tư nhân, vì lợi nhuận, chúng tôi không thể biết chắc chắn làm thế nào họ đạt được kết quả của họ. Tuy nhiên, chúng ta có thể kiểm tra thông tin công khai có sẵn và đưa ra những phỏng đoán có giáo dục.
Trong thông tin được đăng tải cùng với video, Boston Dynamics cho chúng tôi biết rằng họ sử dụng
... Một thuật toán tối ưu hóa biến các mô tả cấp cao của từng thao tác thành các chuyển động tham chiếu khả thi động. Sau đó, Atlas theo dõi các chuyển động bằng cách sử dụng bộ điều khiển dự báo mô hình kết hợp nhuần nhuyễn từ thao tác này sang thao tác tiếp theo.
Âm thanh này giống như ba phương pháp tiếp cận AI cũ hơn đã được pha trộn với nhau để tạo ra video.
Đầu tiên, họ đề cập đến việc sử dụng một thuật toán tối ưu hóa để lắp ráp các chuyển động phức tạp từ "các chuyển động tham chiếu khả thi động". Điều này nghe có vẻ như lần đầu tiên họ học, hoặc có thể được lập trình sẵn, một loạt các chuyển động đơn giản, tự chúng không ấn tượng lắm, nhưng có thể được kết hợp thành các chuyển động phức tạp hơn. Cách tiếp cận này được gọi là Học tập theo lớp , và được Peter Stone và Manuela Veloso tiên phong vào cuối những năm 1990. Nó được sử dụng rộng rãi và thành công trong các cuộc thi robot học thuật. Về cơ bản, thuật toán này thử các kết hợp và chuỗi các hành động đơn giản khác nhau cho đến khi tìm thấy một kết hợp gần với hành động phức tạp mong muốn. Điều này thường được thực hiện với một thuật toán tìm kiếm cục bộ hoặc đôi khi với các công cụ tối ưu hóa khác.
Tất nhiên, kỹ thuật thứ hai là thực sự học cách thực hiện các hành động cơ bản mà việc học theo lớp có thể kết hợp thành các hành động phức tạp hơn. Điều này thường được thực hiện với một số hình thức học tăng cường , nhưng đôi khi được thực hiện bởi một lập trình viên giải quyết rõ ràng các phương trình cho sự chuyển động của một hệ thống đơn giản.
Cuối cùng, họ cần sử dụng một bộ điều khiển dự báo mô hình để nội suy trơn tru giữa chuỗi hành động mà phương pháp học tập theo lớp đã đưa ra. Theo cách tiếp cận này, các kỹ sư thiết kế robot đã đo rất cẩn thận, đối với robot cụ thể này, chính xác cách các bộ phận của nó có xu hướng di chuyển hoặc tiếp tục di chuyển, và viết nó thành một mô hình toán học gọi là hệ thống động lực. Mô hình này cho phép thuật toán tìm ra cách các chuyển động của robot cụ thể này trượt khỏi các kế hoạch khi nó thực hiện các chuyển động. Sự trượt xảy ra do những thứ như ma sát (các bộ phận của robot không hoàn toàn trơn tru và có thể có lượng bôi trơn khác nhau, hoặc một động cơ có thể bị trượt). Thuật toán sau đó có thể thực hiện các thay đổi nhỏ cho chuyển động để làm dịu đi những va chạm bất ngờ này. Đó là phần làm cho mọi thứ trông rất trơn tru.
Điều đáng chú ý nữa là video không đại diện đầy đủ cho kết quả điển hình mà thuật toán của họ thu được. Boston Dynamics tuyên bố trong chú thích video rằng thuật toán của họ "thành công" trong việc đạt được chuyển động mong muốn khoảng 80% thời gian. Họ không cho chúng tôi biết "thành công" nghĩa là gì, nhưng video có lẽ chỉ là phần hay nhất trong số rất nhiều thời gian cho một thói quen được lên kế hoạch và quay phim cẩn thận.