對于截肢者來說，現有的機械假肢并非一個十全十美的解決方案。技師往往需要花費幾個小時來手動調整假肢直到它們能完美契合使用者的行走步伐，然后再用幾個小時來教使用者如何依靠假肢獨立行走，不過，人工智能將為這一問題帶來更好的解決辦法。

在一篇論文中，北卡羅來納州立大學和北卡羅來納大學的研究者介紹了一套借助增強學習，也就是一種依靠獎勵系統來驅動實驗主體的人工智能訓練技巧，以此來調整機械膝蓋的系統。在測試中，該系統只花費了十分鐘就幫助一位假肢佩戴者自然地在平地上走路了。

利用人工智能調節假肢

論文聯合撰寫者、亞利桑那州立大學教授Jennie Si表示：“當我們的身體上有異物時會有不舒服的感覺，從某種程度來說，我們的計算機增強學習算法是在不斷學習如何更好地同人類身體合作。”

當機械假肢被使用時，人工智能模型會考慮多種與力量和移動相關的參數，例如假肢的剛性、前腿所能承受的垂直運動的范圍等等。而基線則是假肢佩戴者可以相對舒適但并不完全流暢地行走。

在研究者的實驗中，有十二個參數需要調整。假肢使用者在進行短距離的行走時（15-20分鐘）這些參數會被記錄并被輸入進算法，后者會不斷學習去識別假肢內置傳感器感應到的運動模式。安全起見，研究者設定了多個限制條件來避免實驗參與者摔倒。但系統最終依靠自己的力量計算出了能讓實驗參與者穩定流暢行走的假肢設定。

但目前這個系統尚不完美，它無法獲知其對假肢的調整是否能更好地匹配一個特定的動作模式。研究者依然需要對該系統進行完善，不過比較重要的意義是證明了該方案的可行性。