Французский язык Цифры от 11 до 20 на французском Урок французского языка от Элизабет Sisters Like
爬进T恤可能是我们人类能够做的少数几项任务之一，即使我们几乎没有醒来，仍然从我们的眼睛里掠过睡眠。但事实上，我们已经掌握了如何穿着自己（或多或少），这掩盖了一系列动作从穿着buff到穿上足以走出门所需要的复杂程度。
任何理解这一点的人都是Alex Clegg，一位计算机科学博士。乔治亚理工学院的学生，一直专注于使用机器学习技术，以人工智能为自己打扮。正如他所说 逆 ，而A.I.聪明到足以预测哪些患者会患上败血症或如何在复杂的策略游戏中挑战世界冠军，教导机器如何穿上衬衫已被证明是一个难以实现的目标。
“布料很复杂，”他在一封电子邮件中解释道。 “它可以对身体位置的微小变化做出立即和彻底的反应，并经常限制运动……服装也有折叠，粘住和紧贴身体的倾向，使触觉或触觉对任务至关重要。”
那么，为什么一个计算机专家试图打破我们早上的适应方式呢？克莱格解释说A.I.有一些可能的应用。了解看似简单的看似穿衣的艺术。从短期来看，克莱格的研究结果可能会在某一天加速制作逼真的3D动画。但更重要的是，这些见解可能有助于设计辅助机器人，可以帮助照顾年轻人和老年人。
研究人员开始教一台计算机如何掌握手臂进入袖子。在将于12月举行的SIGGRAPH亚洲2018年计算机图形学会议上发表的论文中，克莱格和他的同事们解释了他们使用的精确技术，这种机器学习被称为“深度强化学习”。
深度强化学习的目标是尝试教导机器人如何通过一次又一次地完成某些动作和任务来完成它们。在穿衣A.I.的情况下，克莱格的团队有A.I.观察流程虚拟环境，复制它，然后在它看起来正确的时候奖励它。
克莱格解释说，为了让他们开发的香肠形动画角色学习如何穿上夹克或T恤，需要数十万次尝试。毕竟，他们的机器人必须学会如何感知触摸，这样它就可以在需要时拉动衬衫。此外，他们还需要结合物理引擎，使模拟尽可能准确。
最后，克莱格的笨拙，动画的儿子确实学会了如何穿上衬衫，即使有点不优雅。尽管如此，结果可能最有用，可以作为深度学习如何用于解决细微问题的概念验证。
“我很高兴能够通过深度强化学习来解决我们可以解决的大量问题，”他说。 “我们期待着继续努力实现机器人技术，并找到影响这么多人日常生活的重大问题的解决方案。”
将本研究结果的结果转换为机器人技术将需要更多的工作来协调软件和硬件方面。但克莱格的研究结果为研究人员铺平了道路，他们有兴趣将我们未来的机器人护理人员从目前的局限中解放出来。