人工智能（AI）能做非常多的事，图像辨识、语音辨识、云端运算……在机器学习和深度学习技术的协助下，AI 解析数据的能力并不会有人怀疑，但它们并不善于自行探索。
而围棋界打遍天下无敌手 AlphoGo 的创造者、Google 旗下知名 AI 研究机构 DeepMind 打算改变这一切，教会机器如何自己搞懂事情。
为了解决这个问题，DeepMind 为 AI 机器人建立了一个全新的学习模式“预定辅助控制”（Scheduled Auxiliary Control，SAC-X），为机器人提供一个简单的目标，并在完成时提供奖励。
DeepMind 解释，SAC-X 定义的辅助任务总是遵循一个大原则，那便是“鼓励机器人探索感测器空间”，研究团队并不会告诉机器人如何完成任务，他们只会开启机器配置的感测器，剩余的便留给机器去摸索，一直到它把事情正确完成。
如果你看过机械手臂在工厂协助生产的场景，下面的影片或许不会太令你印象深刻，但必须一提的是，这台机器手臂并没有特定的程序或设计在引导，它只是在自行摸索如何达成人类的要求，并获得相应的奖励。
一旦 DeepMind 或其他 AI 公司教会机器人做这些事，这将很大程度的改变世界。
以目前的研究应用来看，没有一个机器人可以走进一间陌生的房间，并且将它整理干净，就连其中包含的单项任务──整理床铺、清空垃圾或放一杯咖啡，对机器人来说都非常复杂。
当机器人能学会自我摸索，每种任务的执行方式都将会是无限，虽然目前距离电影里能打点一切的 AI 机器人还有很长一段路要走，但 DeepMind 确实已踏出了第一步。
- DeepMind’s new robots learned how to teach themselves
（首图来源：Deepmind）
