机器人技术的研究人员多年来一直在努力创造一种通用智能, 使机器人能够像动物或人类一样, 具有同样的技能,敏捷性和理解, 发展已经进行了多年,最近专注于深度强化学习 (DLR). 他们的工作进展在一场由机器人进行的足球比赛中得到了展示. 虽然四脚机器人在足球和控制球方面表现出了非凡的技巧, 这主要是因为研究人员需要关注的基本技能,因为稳定性和硬件的局限性. 德拉尔将两种学习策略结合起来, 谷歌的DeepMind研究人员利用这种方法, 这些实验的结果在模拟和实体环境中进行, 首先是如何让机器人从地面站起来, 强化学习已经被证明是有效的,因为机器人很快就学会了站起来,走路,转身和准确地,以及轻松地在这些动作之间切换,这是在有趣的工程研究中总结的. 机器人还可以阻止对手的投篮, 并预测球的运动方向. 专家们认为手动开发这些技能是不切实际的, 专家们发现, 在模拟环境中开发的运动策略很容易被转移到真实机器人中. 实验中, 机器人以这种方式训练, 运动速度快181%, 转动速度快302%, 球速度快34%, 摔倒后站起来速度快63%, 研究人员认为这为教导人形机器人安全移动和在动态环境中进行复杂行动铺平了道路,