加州大学伯克利分校的一组研究人员制造了一个两足机器人，可以利用强化学习自学走路。团队写了一篇描述他们工作的论文，并将其上传到arXiv预印服务器。

这项工作涉及建造一个机器人，该机器人包括一对腿，这些腿连接在一起并连接到一个小的固定架上。目前，机器人是在其中一位研究人员的指导下将其任务束缚在框架上的。与其他机器人(例如，波士顿动力公司制造的几种机器人)相比，该机器人看起来很原始。但是，该团队将其命名为Cassie的机器人代表了一种新型技术的前沿-在这种技术中，机器人会自学走路，而不是让机器人通过直接编程或模仿来学习。

强化学习是人类表现出的那种-婴儿通过尝试新的动作来学习走路。他们不会立即获得整个过程，但要记住导致步行的步骤。然后，他们以所学知识为基础，添加更多信息，最终导致直立行走。但是他们不止于此。他们会不断学习，并以此不断发展。随着时间的流逝，他们会学习新的技巧，例如跑步，跳跃甚至跳过人行道。

为了帮助机器人学习以相同的方式行走，研究人员首先在虚拟世界中模拟了机器人。在仿真中，机器人接受了描述目标的信息的训练，例如直立行走;AI引擎可以记住并使用所学到的知识。通过仿真，机器人可以在不损坏实际硬件的情况下学习走路，从而加快了过程。

一旦模拟中的机器人学会了行走，研究人员便将其知识移植到了Cassie身上，Cassie用它以类似于幼儿的方式行走。就像蹒跚学步一样，卡西继续学习。她学会了如何在轻微滑倒时避免跌倒，或者从侧面推开时如何恢复。当两个电动机损坏时，她还学会了赔偿。研究人员计划继续在机器人中进行强化学习，以观察他们可以继续学习多远。