恐怖！谷歌机器人最近进化成这样！一跳一转惊呆所有人
来源：机器人学家、直观学机械
看完下面这惊人的一跳，你就知道美帝绝对不是纸老虎了。
看完下面这惊人的一跳，你就知道美帝绝对不是纸老虎了。
说起波士顿动力公司
对大家印象最深的就是那些个平衡机器人了
不管是机器狗还是机器人
这是谷歌旗下波士顿动力公司最新发布
一款名为Handle的机器人
把足+轮式的能力直接拔升到了一个闻所未闻的高度
把轮滑发挥到了极致
感觉就像看电影
它的跳跃与缓冲让人惊叹
纵跃1.2m，难以想象
设计这款机器人的工程师绝对的diao炸天
它搬运东西可以下楼梯、穿越雪地
放到指定的位置
整个机器人由电池供能，驱动电机和液压泵。无需外接设备，一次充电续航24千米。
据说这种足+轮式的组合，是一项很难的工程，可不是死掉几千万个脑细胞这么简单的事情，可以这么说，这项技术目前牛的一塌糊涂，若干年后也许我们还在仰望。。。
整个机器人由电池供能，驱动电机和液压泵。无需外接设备，一次充电续航24千米。
据说这种足+轮式的组合，是一项很难的工程，可不是死掉几千万个脑细胞这么简单的事情，可以这么说，这项技术目前牛的一塌糊涂，若干年后也许我们还在仰望。。。
下面还有更炫的...
从那只踢不倒的Spot
带有机器臂造型的SpotMini
更有陪你一起散步的双足机器人Atlas
还有那只时速超过29英里的猎豹机器人Cheetah
所有的这一切都是技术上的飞跃
今天要给大家介绍他们的另一款机器狗
迷你版的小狗机器人
LittleDog
乍一看
真有点像某样生物在地上爬
感觉像科幻大片里其它星系的生物
对于障碍物都能轻松穿越
LittleDog具有人工智能的自我学习能力
分析过往的错误并加以进行调整
看第一次不小心碰了一下
第二次就不会犯同样的错误了
除了能穿过障碍物
最牛的地方能识别前方的沟堑
通过计算后能顺利的跨过去
就像真的动物在过一条沟的感觉
据了解
LittleDog 是波士顿动力公司与南加州大学创建的机器人实验室联合开发
采用了部分BigDog身上的平衡技术和算法
并将其作了微型化处理
其大小只有蓝球这么大
上面还有个提手把
方便随时拎着玩
LittleDog共有四条腿
每个由三个电动马达
内置传感器可测量关节角度
内置锂聚合物电池
允许连续运行30分钟
无线通信和数据记录支持远程操作和数据分析
LittleDog的发展是由DARPA信息处理技术办公室资助
LittleDog最大的挑战就是
将如此复杂的智能机器做得mini小型化
看完上面这个萌萌的小机器狗
真想给它穿件小外套
然后到楼下小区里遛一圈
相信一定会有人问这是什么品种的狗
让我们再来看看
Atlas双足机器人视频：
https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=l0185h5pbbu&width=500&height=375&auto=0
SpotMini机器狗视频：
https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=y03088o7bh4&width=500&height=375&auto=0
看完我感觉整人都不好了
终结者真的要来了
来源：机器人学家、直观学机械
谷歌发现，机器人可以变得很暴力
技术人员仍然在努力完善人工智能和自动化技术，让它们可以在复杂世界完成一两个简单的任务，例如驾驶或测谎。但我们很容易设想在未来，许多机器人可以互相合作，解决更大的问题。在最近的试验中，Alphabet Inc的DeepMind团队就开始着手搞清学习机器如何合作——以及实际情况显示的，为何经常不合作。
这个团队设计了两个简单的游戏，重复运行了它们几千次，让控制游戏的程序学习最有效的游戏策略。在某个游戏中，两个人工智能要相互竞争，收集最多的资源（绿色“苹果”），它们也可以选择使用视频下方的黄色光速射击对手。
他们的发现，使得人们对于由人工智能驱动的不久未来，产生了一些担忧。正如团队在博文中所言，苹果收集游戏中的人工智能会在资源丰富时和平共存。不过如果苹果数量不够，它们就会迅速开始射击对方来取得优势。
更令人关注的是，无论周围有多少资源，“有能力采用更复杂战术的人工智能，都会更频繁地攻击对手，也就是表现得更不具合作性。”换句话说，人工智能为了达成目标，会毫不犹豫地妨害对手——以此类推，对于阻碍的人类也可能采取类似手段。
不过在另一个游戏里，这些程序有了更多的合作理由。如果人工智能“收集资源”所得的奖励是共享的，那么它们就会设法合作——实际上也会表现得更加聪明。
这些试验的推论值得密切关注。研究人员把这些的高度理性的人工智能机器人比作“经济人”（homo economicus）——一种完全以自身利益最大化为目的的假想人类，这也是20世纪经济学中存有瑕疵却很关键的假设之一。然而现实世界里，人类不是完全理性的。因此，对于研究人员声称他们的游戏设定能帮助我们理解经济、交通等人类系统，也有人提出怀疑。
未来的机器人本身，注定要成为追求利益最大化的纯粹存在。而在人们设计能够学习和进化的人工智能时，甚至可以采用取代最狭隘的命令，如艾萨克·阿西莫夫的“机器人三定律”的行为准则。这其中当然存在着挑战，不过DeepMind竞争算法导致的不平衡行为表明，在程序员至少还需要给机器人赋予某种形式的同情心。
https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=l0187tcuagm&width=500&height=375&auto=0
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