这项技术的进步不仅意味着未来机器人将更加智能和灵活，还预示着它们将能够在动态环境中迅速应对各种挑战，为人类生活带来更多便利和安全。
中国经济报导：美国加州理工学院的科研团队在人工智能领域取得了突破性进展，他们开发了一种名为光谱扩展树搜索（SETS）的算法。
这一创新算法旨在为自主机器人在现实世界中的导航提供支持，帮助它们选择最优路径，并作出最佳决策和行动。
这一重要成果近期被《科学·机器人学》杂志选中，作为封面文章发表，引起了业界的广泛关注。
设想一下，如果给机器人设定一个复杂的游戏任务，要求它们在游戏中找到一条既安全又高效的路径到达目的地。
在这个虚拟的游戏世界中，SETS算法扮演着机器人的“游戏策略师”角色。
它通过模拟和分析大量可能的动作组合，为机器人规划出最理想的移动路线。
与传统算法相比，SETS算法能够迅速识别出那些最具潜力的动作组合，从而避免了大量的无效计算，提高了算法的效率和准确性。
SETS算法的核心思想源自蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）的概念。
蒙特卡洛树搜索最初被用于棋类游戏的人工智能系统，它通过随机选择路径进行探索，创建一个分支结构来表示从当前位置到目标位置的不同可能性。
然而，随着每一步动作的选择，潜在路径的数量会呈指数增长，这使得全面评估所有选项变得不切实际。
为了克服这一难题，SETS算法引入了“探索/利用”权衡原则。当机器人检测到某些动作可能会导致碰撞或其他危险时，算法会立即排除这些动作，并专注于更安全的选择。
这种方法不仅大大减少了计算量，还使得机器人能够几乎实时地处理信息并作出反应，提高了机器人在复杂环境中的生存能力。
SETS算法的强大之处在于其通用性。它不仅适用于各种类型的机器人平台，而且无需为特定平台进行单独编程。这一特性使得算法具有广泛的应用前景。
团队已经通过三个不同实验环境的有效性验证了SETS算法的可行性。
SETS算法能够让机器人在大约十分之一秒内完成数千甚至数万次模拟，迅速决定下一步的最佳行动。
这一过程不断循环，使得机器人能够每秒钟都根据最新的情况调整自己的行为，适应环境的变化。
这项技术的进步不仅意味着未来机器人将更加智能和灵活，还预示着它们将能够在动态环境中迅速应对各种挑战，为人类生活带来更多便利和安全。
