Towards a Robust Soft Baby Robot With Rich Interaction Ability for Advanced Machine Learning Algorithms

人工智能在许多领域近来取得了很大的进展，但在通用机器人方面却相对较少成功。我们认为其中一个原因是传统机器人设计与开放式、基于创造力的人工智能系统所需的属性之间存在脱节。为此，我们从自然中选择性地获得灵感，构建了一个强大的、部分柔软的机器人肢体，具有大的动作空间、多个摄像头提供的丰富感官数据流以及与其他机器人连接以增强动作空间和数据流的能力。作为概念验证，我们训练了两种当代机器学习算法来执行一个简单的目标查找任务。总之，我们认为这种设计是建造一个为实现人工通用智能量身定制的机器人的第一步。

本论文旨在解决传统机器人设计与开放式、基于创造力的人工智能系统之间的脱节问题，通过借鉴自然界的灵感，构建一个具有大动作空间、多摄像头丰富感官数据流和与其他机器人连接以增强动作空间和数据流的坚固、部分软性机器人肢体，作为实现人工智能通用性的第一步。

本论文的关键思路是通过构建一个具有大动作空间、多摄像头丰富感官数据流和与其他机器人连接以增强动作空间和数据流的坚固、部分软性机器人肢体，为实现人工智能通用性打下基础。

本论文的亮点在于，构建了一个具有大动作空间、多摄像头丰富感官数据流和与其他机器人连接以增强动作空间和数据流的坚固、部分软性机器人肢体，为实现人工智能通用性打下基础。同时，通过训练两个现代机器学习算法执行简单的目标查找任务，证明了这种设计作为实现人工智能通用性的第一步的可行性。

在这个领域中，最近的相关研究包括：《基于深度学习的机器人动作规划》、《基于强化学习的机器人运动控制》、《软体机器人的运动控制研究》等。