Google DeepMind 推出四腳機器人測試工具 Barkour
最近，Google DeepMind 團隊（該團隊最近吸收了 Alphabet 旗下一大部分陷入困境的 Everyday Robots 團隊）發布了一份研究論文，概述了一種潛在的基準系統，以量化這些機器的表現。這個名字叫做“Barkour”，不禁讓人想起這個命名可能從哪裡開始。Google Research 指出，多腳動物幾年來所完成的各種印象深刻的壯舉，包括攀登山峯，奔跑和跳躍，但實際上還沒有可確保系統效益的基準。由於這些機器靈感源於動物，研究團隊認為真正的動物將為其機器人對應提供最佳的表現參考。因此研究團隊在實驗室裏建立了一個障礙賽道，讓一隻小狗跑過，該賽道由四個障礙組成，在一個 5×5 米的區域內，注意，實驗團隊稱這種密度比啟發它的狗展更高。機器人的表現是根據 0 到 1 的評分標準進行評估，這是一個簡單的二進位制數值，用於確保機器人是否能夠在大約 10 秒的時間內成功穿過這個空間，就像與它體型相似的狗一樣。對於慢速度和在賽道上跳過或未透過障礙物的處理。
四腳機器人執法：
即使當前還沒有標準測試方法，但四腳機器人早已被應用於多個領域，例如，運營商 AT＆T 已經使用 Spot 機器狗，檢查其硬體。此外由 Boston Dynamics 推出的機器犬 Spot 已經變得相當著名，但很多新創公司和研究機構也投入了這個領域。考慮到它們可以自主執行的任務和潛在的應用，一些國家開始考慮使用四腳機器人作為執法機器人。
動物和人工智慧之間的關係：
這些機器人最值得注意之處不在於它們的出現，而在於它們靈感源自動物。人工智慧一直是受哲學和科學專家關注的話題，動物和人工智慧之間的關係也被廣泛討論。如果存在一個不斷演化和完善的機器人，那麼在什麼時候會接近或超越動物和人類的聰明程度？因此四足機器人的測試工具 Barkour 對於測試機器智慧和動物智慧之間的差異有著重要的意義。
結論：
隨著科技的發展，機器人將成為社會中不可或缺的一部分。伴隨著機器人的發展，我們也面臨著使它們成為可靠工具的挑戰。如何測試機器人，如何確保哪些任務可以完成，哪些不可以，這些都是支撐機器人發展的非常重要的問題。因此我們需要更多的相關研究來發展機器人的基準和測試方法，以確保它們可以在各個領域的應用中真正發揮作用。
