用机器人手解魔方

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摘要

OpenAI 开发了一个能够解魔方的机器人手，采用了一种名叫自动域随机化 (ADR) 的新技术，通过逐步提高模拟难度，使学到的行为能有效地从模拟环境迁移到真实世界。

我们训练了一对神经网络来用类人机器人手解魔方。这些神经网络完全在模拟环境中进行训练，使用的是与 OpenAI Five 相同的强化学习代码，再加上一种名叫自动域随机化 (ADR) 的新技术。该系统能够处理训练期间从未见过的情况，例如被毛绒长颈鹿戳戳。这表明强化学习不仅是虚拟任务的工具，还可以解决现实世界中需要前所未有的灵巧性的问题。
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缓存时间: 2026/04/20 14:55

# 用机器人手解魔方 来源：https://openai.com/index/solving-rubiks-cube/ 我们面临的最大挑战是创建足够多样化的模拟环境，以捕捉真实世界的物理特性。摩擦力、弹性和动力学等因素对于魔方或机械手这样复杂的物体来说极其难以测量和建模，我们发现仅靠域随机化是不够的。 为了克服这个问题，我们开发了一种名为*自动域随机化*（ADR）的新方法，它可以在模拟中无限生成难度逐步增加的环境。B (https://openai.com/index/solving-rubiks-cube/#citation-bottom-B)这使我们摆脱了对真实世界精确模型的依赖，使在模拟中学习的神经网络能够转移到真实世界应用。 ADR 从一个单一的、未随机化的环境开始，神经网络在其中学习解魔方。随着神经网络在任务中表现不断改进并达到性能阈值，域随机化的程度会自动增加。这使任务变得更加困难，因为神经网络现在必须学会泛化到更多随机化的环境中。网络继续学习，直到再次超过性能阈值，此时更多随机化介入，过程重复进行。

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