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原標題：DeepMind具身智能“足球員”登Science Robotics?封面
關鍵字：機器人,策略,范式,環境,腳本
文章來源：大數據文摘
內容字數：6155字

內容摘要：

大數據文摘受權轉載自機器人大講堂
近日，Google DeepMind發表了一項突破性的研究成果，該公司利用深度強化學習方法，成功訓練出了一個能夠在簡化版1v1足球比賽中靈活、高效進攻防守的“足球員”機器人。這一研究不僅讓雙足機器人在動作技能上有了大幅提升，更為開發通用智能體邁出了關鍵一步！相關研究論文以“Learning agile soccer skills for a bipedal robot with deep reinforcement learning”為題，以封面文章的形式已發表在 Science 子刊 Science Robotics 上。端到端強化學習,掌握多項技能
與傳統的機器人控制方法不同，DeepMind采用了端到端的深度強化學習范式來訓練機器人。這種方法不需要人工設計具體的動作指令，而是讓智能體通過不斷與環境互動、獲得獎勵反饋來自主學習最優策略。
具體來說，研究人員將訓練過程分為兩個階段。第一階段聚焦于基本技能的習得，包括從地面站立起身、在面對未經訓練的對手時進球得分等。第二階段則是在完整的1v1足球賽中綜合運用這些技能，并根據比賽形勢進一步

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作者簡介：普及數據思維，傳播數據文化