这些人工智能机器人手臂非常灵敏，可以拾起品客薯片

由新型人工智能系统控制的双手机器人能够对实时触觉反馈做出精确响应，因此它可以拾起单个品客薯片而不会弄碎它们。尽管完成这一壮举需要非常精细的操作，但人工智能程序的方法使其能够在短短几个小时内仅通过模拟场景就能学习特定任务。

布里斯托大学布里斯托机器人实验室的研究人员在 8 月 23 日通过IEEE 机器人与自动化快报发表的一篇新论文中详细介绍了他们的新“双触”系统。该团队在评论中强调了他们的人工智能如何指挥它的一对机器人肢体“即使在意外干扰下也能解决任务，并以温和的方式操纵精密物体”，主要作者兼工程学教授林一炯在周四的一份声明中表示。

该团队的进展之所以如此有前景，是因为它利用了两个机械臂，而不是大多数触觉机器人项目中常见的单肢。尽管肢体数量增加了一倍，但训练只需几个小时。 为了实现这一目标，研究人员首先在模拟环境中训练他们的人工智能，然后将最终确定的 Bi-Touch 系统应用到他们的物理机械臂上。

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“借助我们的 Bi-Touch 系统，我们可以在几个小时内轻松地在虚拟世界中训练 AI 代理，以完成针对触摸量身定制的双手任务，”林继续说道。“更重要的是，我们可以将这些代理从虚拟世界直接应用到现实世界，而无需进一步训练。”

Bi-Touch 系统的成功归功于其对深度强化学习 (Deep-RL) 的依赖，在这种系统中，机器人通过大量的反复试验来尝试完成任务。成功后，研究人员会给人工智能一个“奖励”提示，就像训练宠物一样。随着时间的推移，人工智能会学习实现其既定目标的最佳步骤 - 在这种情况下，使用两个肢体（每个肢体上都有一个软垫）来拾取和操纵物体，例如泡沫脑模型、塑料苹果和单个品客薯片。由于没有视觉输入，Bi-Touch 系统仅依赖本体感受反馈，例如力、物理定位和自我运动。

该团队希望，他们新的 Bi-Touch 系统有朝一日能够应用于水果采摘、家政服务等行业，甚至可能集成到假肢中以重现触觉。据研究人员称，Bi-Touch 系统利用“经济实惠的软件和硬件”，再加上即将发布的开源编码，确保世界各地的更多团队能够试验并调整该程序以实现他们的目标。