强化学习使机器人能够掌握现实世界中的人类行为

技术术语解释：

人形机器人：想象一个可以走路、跑步，甚至背着书包的机器人，形状类似于人类，可以做许多人类可以做的事情。

因果变压器模型：这是一个非常聪明的计算机程序，它允许机器人学习如何根据周围发生的事情决定下一步该做什么。 就像你在玩游戏一样，你需要根据游戏中发生的事情来决定你的下一步行动是什么。

自回归：这个概念是让机器人能够根据它之前看到或做过的事情来判断会发生什么。 例如，如果你每天放学后去公园，你的朋友今天放学后可能会去公园。

无模型强化学习：这是一种教机器人学习的方法，不是事先告诉机器人所有的规则，而是让它自己尝试不同的动作，看看哪些动作会让它成功完成任务。 这就像当你学习骑自行车时，你从几次跌倒开始，但慢慢地你学会了如何保持平衡。

并行训练：想象一下，如果有很多人同时学习同样的东西，整个学习过程会快得多。 并行训练是让多个机器人同时学习，这样它们就可以更快地学习新事物。

*环境：这是一个在计算机中创建的虚拟世界，机器人可以在其中练习行走或其他动作，就像您在计算机游戏中控制角色一样，但这里的目的是让机器人学习。

动态摆动手臂：就像一个人在走路时自然摆动手臂一样，研究人员要求机器人也这样做，帮助它保持平衡并自然移动。

情境适应：这意味着机器人能够根据环境和情况改变其行为方式。 例如，它可以在平坦的表面上正常行走，但当它遇到斜坡时，它会调整自己的步伐以适应斜坡。

通过这些技术，人形机器人能够在各种环境中稳定行走，适应不同的地形，即使面对意想不到的挑战也能保持稳定。 这些进步为机器人的未来开辟了广泛的可能性，包括帮助人们完成危险、复杂或单调的任务。