当人工智能机器人设计自己时会发生什么？

进化算法的局限性和RoboGrammar的突破

本文主要讨论了进化算法（或遗传算法）在解决复杂问题时的局限性，并介绍了RoboGrammar如何通过结合蒙特卡洛树搜索和图启发式搜索来克服这些局限性。

进化算法的缺陷:

• 局部最优: 进化算法就像在迷雾中盲目攀登山峰，只能选择眼前最高的山峰，无法突破局部最优，找到真正的最高峰。
• 依赖初始条件: 初始选择的起点会很大程度地影响最终结果，这就像攀登不同山峰的起点会决定最终能达到的高度。
• 缺乏多样性: 进化算法往往缺乏多样性，无法探索更多可能性，就像只有一个登山者在攀登，无法同时探索多个山峰。

RoboGrammar的创新:

• 结合蒙特卡洛树搜索 (MCTS): RoboGrammar利用MCTS，就像拥有无数登山者同时攀登不同的山峰，从而探索更多可能性。
• 引入图启发式搜索: RoboGrammar通过图神经网络学习启发式函数，帮助登山者更有效地选择攀登的山峰，提高搜索效率。

RoboGrammar的优势:

• 克服进化算法的局限性: RoboGrammar通过结合MCTS和图启发式搜索，能够有效地探索更多可能性，找到更优的解决方案。
• 突破传统机器人设计限制: RoboGrammar能够处理更加复杂的机器人设计，克服了传统机器人设计中计算量过大的问题。

总结:

RoboGrammar的创新在于将传统进化算法与MCTS和图启发式搜索相结合，克服了进化算法的局限性，为机器人设计提供了更有效、更强大的解决方案。

在这个视频中，我将向您介绍RoboGrammar，一篇相对较新的AI研究论文，将其与神经进化或遗传算法进行比较。这款AI基本上可以根据给定的地形自行设计机器人。RoboGrammar[论文] https://people.csail.mit.edu/jiex/papers/robogrammar/paper.pdf[项目页面] https://people.csail.mit.edu/jiex/papers/robogrammar/index.html