继西洋棋大师、魔术方块之后人工智能挑战迭迭乐游戏

借助机器学习和算法模型等，机器人已成为西洋棋大师，魔术方块记录刷新者。MIT麻省理工学院的科学家研制的新机器人的挑战项目是「迭迭乐（Jenga）游戏」，别看迭迭乐规则看似简单，但是对动手能力和思维策略的要求都非常高。「迭迭乐」大师机器人配备有软分叉抓爪（soft-pronged gripper）、动力感应机械手腕和外部摄影镜头等零件，设计结构完全是为了专精迭迭乐这一游戏。

在迭迭乐游戏中，玩家交替从共54条长积木条搭建的积木塔（每层三块交错堆栈整齐，不能移动最高三层的积木）中单手抽出一块积木，并且使其平衡地放到塔顶最上层，去创造一个不断增高，越来越失去根基的积木塔，直到积木塔倾倒。越叠到高层结构越不稳定，对于人类来说难度也很大，何况是机器人。MIT的机器人研究团队透过机器学习，训练出了能看出抽取哪块积木能实现最理想结果的本领。它能够小心并迅速地「推」出理想的积木块，然后借助视觉（外部镜头）和触觉反馈（动力感应手腕），并迅速与之前学会的「迭迭乐」玩法作对比，记录能导致更好结果的玩法，不断精通玩法。

根据收集的资料，机器人随后衡量不同动作可能产生的各种后果-尤其是当一个积木块处于特定的位置时，所需的精确力度的推动动作就会被迅速执行。借助机器人臂结构，该机器人能够执行缓慢且精确利落的一步动作取出积木块，将之小心地搭建到塔顶部，同时不让积木塔倾塌。MIT迭迭乐大师机器人的研究详情发表于《科学机器人》子刊文章中，MIT机械工程系Alberto Rodriguez罗德里格兹教授在一则声明中称，该机器人的视觉-触觉组合让它能够很好地执行迭迭乐游戏任务。

罗德里格兹教授写道：

与其它更依靠认知思维的任务或游戏（如西洋、围棋等）不同，玩迭迭乐同样需要掌握物理技巧，比如试探、推动、拉动、放置和对齐等技巧。

研究团队希望机器人的触觉学习系统能够应用于其它的任务，比如垃圾拆卸回收，组装消费级产品等。

罗德里格兹教授写道：

在手机装配线中，几乎每一步都需要有良好的扣合（Snap-Fit）感，或者要对螺钉相关的操作有契合感，这些都要透过力度和触感培养，而不仅只透过视觉。

对于该行业来说，掌握这些动作的学习模型资产就是真正的黄金。

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