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一种优化机器人的新方法
研究人员发现，最成功的独角兽学习任务的时间是它们最古老的祖先的一半，而那些在最艰难的环境中进化出来的独角兽是最成功的。
信贷:愁云密布古普塔
如果你想改进机器人的软件，你就应该改进它的软件，这听起来很明显。然而，斯坦福大学的Agrim Gupta却不这么认为。他认为，你也可以通过改进硬件来改进机器人的软件，也就是说，让硬件适应软件的功能。
正如他们在自然通讯他和他的同事们设计了一种方法来测试这个想法。在此过程中，他们给机器人带来了自然选择的进化原理。他们还把人们的注意力集中在一个可以追溯到19世纪90年代的进化思想上，但迄今为止，这个思想被证明是难以证明的。
这里有一个问题。该团队的机器人，他们称之为“unimals”，不是金属和塑料的东西。相反，它们是与虚拟环境交互的软件实体，就像金属和塑料设备与真实环境交互一样。独角兽的结构相当简单，头部为球形，四肢为圆柱体(见图)。他们漫游的环境也很简单，有三种类型:平坦的竞技场，布满山丘、台阶和碎石的竞技场，以及第二种类型的竞技场，但有额外的道具，如需要移动的立方体。
从《经济学人》
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