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2025-09-24 0
谷歌机器人会思考了！DeepMind揭秘AI进化新范式，告别人工调教
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2025年09月24日 15:49 0
admin
你是不是也见过这样的场景：家里的扫地机器人被沙发底卡住，只能原地打转求助；工厂的机械臂换个任务，工程师就得熬夜重新编程？这些机器人，总给人一种“只会照葫芦画瓢”的印象，一旦遇到没预设过的情况，就彻底“卡壳”。
长久以来，如何让机器人摆脱这种被动模仿，真正学会独立思考和自我提升，一直是科学家们努力的方向。最近，谷歌DeepMind团队在这方面有了新突破。
他们推出了一项新技术，让机器人第一次具备了“自我改进”的能力——这就像是突然开窍，能自己琢磨怎么把事情做得更好，而不再仅仅依赖人类的指令。
1
要理解谷歌这次的进步，我们需要先看看以前机器人是怎么学习的。过去，主要有两种方式：模仿学习和奖励函数。
模仿学习很好理解，你做一遍，机器人学一遍。比如教机器人插USB，工程师就得亲手演示，把手部动作、力度等数据输入给机器人。机器人照着模仿，慢慢也能学会。
但这种方法有个大问题。现实环境总在变，不是一成不变的。
要是换个形状不同的插座，或者桌上多放了东西，机器人就完全不知道怎么办了。它之前学的经验就没用了，得重新教。这就像一个只会背书的孩子，题目稍微变一下，他就答不上来，因为他没理解背后的道理。
另一种是“奖励函数”，为了让机器人知道自己做得好不好，科学家会设定一套奖励规则。比如插对USB得10分，插错扣5分。理论上，机器人会努力争取高分。
可实际操作起来远没那么简单，比如让机器人“整理桌面”，“整理干净”到底是什么标准？书放左边还是右边？茶杯怎么摆？这些抽象的任务目标，很难用简单的数字量化。
设计一个完美的奖励函数，不仅费时费力，还容易受人为判断影响，反而限制了机器人的学习能力。这就好比教一个孩子，却没法给他明确的对错标准，他自然也学不会真正的判断力。
2
面对这些难题，谷歌DeepMind团队想了个新办法，让机器人自己解决“怎么判断对错”的问题。他们设计了一套巧妙的“两步学习法”，核心就是给机器人装了个“自我监督”系统，让它学会预测未来，并根据预测给自己打分。
一是从简单模仿到预测进度。
在这个阶段，机器人仍需要人类演示，但不再是死板地模仿。在学习动作的同时，机器人还要多做一件事：实时预测“完成任务还需要多少步”。
打个比方，当它拿起USB插头时，会估计“大概还剩3步就能插好”。对准接口后，它会更精准地知道“只剩1步了，快成功了”。
这个“步数预测”就像给机器人装了个实时“进度条”，它的变化会指导机器人后续的行动，让机器人带着对目标的“预期”去执行任务。
二是基于预测的自我学习和改进。
这才是关键部分，机器人从“学生”变成“自学者”就在这里。进入这个阶段，人类就不再需要去设计复杂的奖励机制，也不用一直盯着机器人纠错。机器人会完全靠自己来学习和进步。
它的自我学习逻辑直接又高效，机器人会尝试一个动作，然后紧盯着自己的“步数预测”：
如果做完一个动作，发现预测的剩余步数变少了，说明这个动作有效，离目标更近了。机器人就会给自己一个“小奖励”，并记住这个有效动作。
如果做完一个动作，发现预测的剩余步数没变少反而增多了，甚至回到了原点，那就说明这个动作没用，甚至是错的。机器人会立刻意识到，给自己一个“小惩罚”，下次尝试时就避免再犯。
这就像孩子玩搭积木，他不需要大人提醒“搭歪了”，积木倒了或稳了，他自然就明白动作对不对，然后自己调整下次的尝试。这就是谷歌机器人实现“自我监督”和“在线强化学习”的秘密。
它不再依赖外部评价，而是通过内在的“进度条”变化，给自己提供反馈，不断优化行为。
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理论说得再好，关键还得看实际效果。谷歌团队把这套方法用在多个任务上测试，结果让人非常惊喜。
比如在他们设计的“双臂插销实验”中。机器人刚开始可能拿不准插销，但因为它有“步数预测”这个内部反馈，会马上发现：“糟了，这个动作离目标更远了！”
于是，它会“反省”，调整下一次抓取角度。一旦调整对了，发现“剩余步数少了”，它就会把这个正确的方法记下来。就这样，机器人通过不断尝试和修正，不需要人为干预，自己就把插销任务练得非常熟练。
这过程就像一个新厨师，反复尝试和品尝，最终找到最佳配方，而不是死守菜谱。
更让人振奋的是，这套方法的学习效率非常高。在“LanguageTable任务”（机械臂按指令摆放积木）中，传统方法通常需要大量数据才能达到要求。而谷歌的新方法，机器人只多尝试了不到2%的新动作，成功率就从45%迅速提高到75%！这个效率提升简直惊人。
此外，机器人还表现出了强大的“举一反三”能力。在一个将真实场景经验迁移到模拟场景的实验中，机器人只用了极少额外数据，成功率就提高到了59%。
这说明它不是单纯记住动作，而是真正掌握了“任务逻辑”和“通用技能”，能把学到的经验灵活应用到新环境。这就好比一个理解了物理定律的学生，能解决各种物理问题，而不只是背公式。
4
这项技术最吸引人的地方，是它强大的可扩展性。
过去，教一台机器人，往往需要整个工程师团队紧密配合，成本高，效率也低。但现在不同了，多台机器人可以独立工作，各自收集数据、各自改进。
更厉害的是，一个人就能同时监控很多台机器人。
这意味着，未来工厂里可能不再需要大量工程师去逐一调整机械臂。假设有十台机器人组装零件，每台都能在各自的岗位上，通过不断地“自我学习”和“优化”，摸索出更快速、更精准的组装方法。
工程师只需远程查看它们的整体运行情况就行。这无疑将给自动化生产带来巨大的“降本增效”效果。
5
谷歌DeepMind的最新进展，标志着机器人技术的一个重要转变，从单纯执行指令发展到能够自主优化行为。这意味着机器人不再局限于被动完成任务，而是具备了在行动后自我反思和改进的能力。
这一进步为机器人的实际应用开辟了新的可能性。
例如，家庭服务机器人可以自主探索更高效的清洁方式，医疗护理机器人能根据患者反应实时调整操作力度。这些能力将减少人工干预的需求，提升机器人的实用性和适应性。
这项研究的意义在于突破了机器人只能模仿固定模式的限制，为其赋予了持续学习的能力。随着这类技术的发展，未来的机器人或许能够通过不断实践来完善自身功能，成为更具智能和适应性的辅助工具。
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