对于从失去肢体和行动不便中恢复的人来说，先进的假肢是必不可少的。机器人假肢不仅可以替代丢失的肢体，为患者提供功能，还可以在心理上帮助患者感觉完整。这些修复术的主要问题是成本高，保险可能无法承担。

机器人假肢或也许不是截肢患者的最完美的解决方案，安装一支机器人假肢往往需要技术人员花费数小时来手动调整它们，直到它们与截肢患者佩戴后步伐完美地接合，并且需要更多时间来教导佩戴者如何独立地与它们一起行走，而不是成为累赘。并且相较于传统的假肢，成本确实会高上许多。但好消息是，由于人工智能（AI）的出现，一种更好解决方式可能会诞生。

曼彻斯特大学的学生设计并制造了一个3D打印的低成本机器人假肢手，可以为截肢者提供更便宜的替代品。

手的关节都可以完全摆放，每个手指和拇指都可以移动并握拳。手的功能允许其用户执行简单的日常任务，例如拾取物品，使用刀叉进食，打字和点击鼠标或打开门。它甚至可以玩石头剪刀。

在最近的一篇发表在IEEE杂志上的文章中提到，“机器人假肢比被动假肢提供更大的功能，但我们面临着调整大量控制参数以便为个别截肢者用户个性化设备的挑战。传统的控制设计或最新的机器人技术不容易解决这个问题。此时强化学习自然具有吸引力。我们在跑步机上以固定速度行走的两个受实验者（一个健全的受试者和一个截肢受试者）上测试了ADP调谐器。ADP调谐器学会达到目标步态运动学，平均步行步或步行10分钟。观察到改进的ADP调整性能。据我们所知，我们的个性化机器人假肢的方法是首次实现在线ADP学习控制涉及人类受试者的临床问题。“

研究人员也在积极推动人工智能的培训技术，在一次测试中，他们开发的AI系统仅需10分钟，就能帮助假肢佩戴者在平地上自然行走。

亚利桑那州立大学电子，计算机和能源工程教授说道：“当我们身上有异物时，身体会发生奇怪的排异反应，所以当我们仅花10分钟就能让假肢佩戴者在平地上自然行走，从某种意义上说，我们的AI强化学习算法学会了与人体合作。”

那其中的过程是怎么样的呢？当机器人肢体被运动时，AI模型考虑了各种参数，这些参数定义了使用肢体时力和运动之间的关系。例如，机器人关节的柔韧度，或者前肢允许的垂直运动范围。

在研究人员的实验中，需要调整十几个参数。训练数据是由截肢者在短暂的使用中（15至20分钟）记录并提供给算法，随着时间的推移学习识别来自嵌入在假肢中的传感器的模式。为了安全起见，研究人员施加限制以避免可能导致穿着者跌倒的情况。通过各种计算和数据库的数据，使得穿着者可以相对舒适地行走。

该团队已经在策划未来的工作。他们打算训练算法来处理垂直运动，例如步骤，并且他们希望创建可用于在实验室会话之外收集训练数据的假肢的无线版本。