Google DeepMind 的迷你機器人透過強化學習來掌握足球

Google DeepMind 已經使用強化學習訓練了迷你機器人來導航領域並進球，其表現優於預編程機器。這些自主機器人高 51 厘米，重 3.5 公斤，由 DeepMind 團隊在 OP3 Soccer 專案中使用試錯法進行訓練。機器人學習可能是意想不到或違反直覺的有利技術和動作，例如以腳角為軸進行轉動，這很難用預編程方法進行編碼。

Les mini-robots de Google DeepMind maîtrisent le football grâce à l'apprentissage par renforcement

Google DeepMind 迷你機器人利用強化學習掌握足球技巧

Dans une avancée remarquable en matière d'intelligence artificielle, des chercheurs de Google DeepMind ont utilisé la technique d'apprentissage par renforcement pour entraîner des mini-robots à jouer au football avec un niveau de compétence exceptionnel, surpassant même les machines préprogrammées.

Google DeepMind 的研究人員利用強化學習技術來訓練迷你機器人，使其能夠以卓越的技術水平踢足球，其表現甚至超過了預先編程的機器，這是人工智慧領域的一項重大突破。

Ces minuscules footballeurs de 51 cm de haut et de 3,5 kg, fabriqués par Robotis, sont équipés de 20 articulations et fonctionnent de manière entièrement autonome. Ils sont capables d'effectuer une gamme complète de mouvements, notamment courir, marcher, esquiver les adversaires, tomber, se relever, tirer et marquer des buts.

這些微型足球員高 51 公分、重 3.5 公斤，由 Robotis 製造，配備 20 個關節，完全自主操作。他們能夠執行各種動作，包括跑步、行走、躲避對手、摔倒、站起來、射門和進球。

Au lieu de reposer sur une base de données préprogrammée, les algorithmes qui contrôlent ces robots apprennent par eux-mêmes les actions appropriées dans chaque situation par essais et erreurs. Cet apprentissage par renforcement permet aux robots d'explorer diverses techniques et mouvements sans instructions spécifiques.

控制這些機器人的演算法不是依賴預先編程的資料庫，而是透過反覆試驗來學習每種情況下的適當動作。這種強化學習允許機器人在沒有特定指令的情況下探索各種技術和動作。

"Cette approche permet à l'algorithme de découvrir des stratégies et des mouvements efficaces qui peuvent être inattendus, voire contre-intuitifs", ont écrit les auteurs de l'étude publiée dans la revue Science Robotics d'avril 2024. "Par exemple, le robot s'est retourné en pivotant sur le coin d'un pied, une manœuvre difficile à coder mais plus efficace qu'une approche traditionnelle."

發表在 2024 年 4 月《科學機器人》雜誌上的研究作者寫道：「這種方法使演算法能夠發現可能出乎意料甚至違反直覺的有效策略和動作，例如，機器人透過在拐角處旋轉來轉身。單腳，這種操作很難編碼，但比傳統方法更有效。

Cependant, l'apprentissage par renforcement est un processus chronophage. Contrairement aux humains qui peuvent comprendre rapidement les actions appropriées, les algorithmes doivent tâtonner pendant de longues périodes pour apprendre. De plus, l'entraînement est spécifique à une tâche particulière, ce qui signifie que les robots ne peuvent pas transférer les compétences acquises au football à d'autres domaines.

然而，強化學習是一個耗時的過程。與人類可以快速理解適當的動作不同，演算法必須長時間反覆試驗才能學習。此外，訓練是針對特定任務的，這意味著機器人無法將在足球中學到的技能轉移到其他領域。

Malgré ces limitations, la capacité des mini-robots de Google DeepMind à maîtriser une tâche complexe comme le football met en évidence le potentiel transformationnel de l'apprentissage par renforcement dans le développement de machines intelligentes.

儘管有這些限制，但 Google DeepMind 的迷你機器人掌握足球等複雜任務的能力凸顯了強化學習在開發智慧機器方面的變革潛力。

L'apprentissage par renforcement : une révolution dans l'IA

強化學習：人工智慧的一場革命

L'apprentissage par renforcement est une approche d'apprentissage automatique qui permet aux agents d'apprendre à prendre des décisions optimales dans des environnements dynamiques et complexes. Contrairement à l'apprentissage supervisé, où les algorithmes sont entraînés sur des données étiquetées, l'apprentissage par renforcement utilise un système de récompense et de punition pour guider l'apprentissage.

強化學習是一種機器學習方法，允許代理學習在動態和複雜的環境中做出最佳決策。與監督學習不同，監督學習的演算法是根據標記資料進行訓練的，強化學習使用獎勵和懲罰系統來指導學習。

Dans le cas des mini-robots de Google DeepMind, les algorithmes ont reçu des récompenses pour les actions qui les rapprochaient de l'objectif de marquer des buts, et des punitions pour les erreurs. Ce mécanisme de rétroaction a permis aux algorithmes d'améliorer progressivement leurs performances, en apprenant les mouvements et les stratégies les plus efficaces.

以Google DeepMind 的迷你機器人為例，演算法會因使它們更接近進球目標的行為而獲得獎勵，並因犯錯而受到懲罰。這種回饋機制使演算法能夠逐漸提高效能，學習最有效的動作和策略。

Les applications de l'apprentissage par renforcement

強化學習的應用

L'apprentissage par renforcement a un large éventail d'applications potentielles, notamment :

強化學習有廣泛的潛在應用，包括：

• Robotique : Améliorer la navigation, la manipulation d'objets et l'interaction des robots avec leur environnement.
• Jeux : Créer des adversaires IA plus intelligents et des expériences de jeu plus immersives.
• Finances : Optimiser les stratégies de trading et de gestion de portefeuille.
• Santé : Personnaliser les traitements médicaux et optimiser les plans de soins.
• Transport : Améliorer l'efficacité des systèmes de transport et réduire les embouteillages.

L'avenir de l'apprentissage par renforcement

機器人技術：改進導航、物件操作以及機器人與其環境的互動。並優化護理計劃。

Alors que les techniques d'apprentissage par renforcement continuent de progresser, on s'attend à ce qu'elles jouent un rôle croissant dans le développement de systèmes d'IA plus intelligents et plus capables. Les robots autonomes, les voitures auto-conduites et les systèmes d'IA conversationnels ne sont que quelques-unes des technologies qui pourraient bénéficier des avancées de l'apprentissage par renforcement.

隨著強化學習技術的不斷進步，它們有望在更智慧、更強大的人工智慧系統的開發中發揮越來越大的作用。自主機器人、自動駕駛汽車和對話式人工智慧系統只是可以從強化學習的進步中受益的一些技術。

L'apprentissage par renforcement a le potentiel de transformer de nombreux secteurs, de la fabrication à la finance, en permettant aux machines d'apprendre des tâches complexes et de prendre des décisions en temps réel. Les mini-robots de Google DeepMind qui maîtrisent le football constituent un témoignage éloquent du pouvoir de cette technologie révolutionnaire.

強化學習有潛力改變許多行業，從製造業到金融業，讓機器學習複雜的任務並即時做出決策。 Google DeepMind 的迷你足球機器人有力地證明了這項革命性技術的力量。