第56章 以后AI能不能做成一把大飞剑？(2/5)

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他在黑板上写下了强化学习的基本公式：Q(s,a)=R+γ·maxQ(s',a')。

“翻译成人话就是：它做了一个动作，如果这个动作让它更接近目标，就给一个正奖励。

如果偏了，给负奖励。

反复训练之后，它自动学会了一条最优路径——先扫全场，锁定目标之后走过去，走到面前之后执行预设的‘开心’动作序列。”

他停了一下。

“整个过程里，它不需要‘理解’什么是开心。它只需要知道：做完这套动作，就能拿到最大的奖励值。”

【检测到当前课堂168名学生理解AI行为训练，宿主获得返还：AI情感模块架构·初级】

一股新的知识流在大脑中展开，林宇对AI情感模拟的理解瞬间拔高了一个层次。

教室里安静了几秒。

有人在消化公式，有人在想“原来AI的感情是这么回事”。

林宇趁这个间隙在黑板上补了路径规划的部分——机器狗在人群中避开障碍物的逻辑，本质上是A*算法的变体，把每个人的位置当作动态障碍物实时更新权重。

每写完一段算法，他就按下遥控器，让那只已经临时用铁支架加固了关节的机器狗在讲台上实践一遍。

“跳。”

机器狗四条腿同时弯曲发力，弹起来十五公分，落地稳稳的。

全班爆发出掌声。

讲到路径规划的尾声时，林宇抓起讲桌上另一块完整的黑板擦，朝教室右侧的过道抛了出去。

黑板擦在空中翻了两圈，落在三米外的地上。

他按下遥控器上的第二个按钮。

机器狗的摄像头转向黑板擦的方向。

然后它迈开腿，沿着讲台边缘走到台阶口，小心翼翼地走下台阶，穿过第一排学生的脚边，走到黑板擦旁边。

它低下头，两条前腿夹住黑板擦，嘴部的小夹持机构咬住边缘。

然后它掉头，叼着黑板擦往回走。

走了三步。

四步。