1月2日消息，據(jù)Futurism網站報道，人類有能力在行動之前思考他們的行為。例如，如果某個人要踢球，他們可能先思考球在哪里，以及如何將球移動到新位置。機器人(特別是那些沒有配備高級人工智能的機器人)通常無法做到這一點，因為它們通常被提前編程來執(zhí)行簡單的任務。
美國加州大學伯克利分校的一個研究團隊已經確定，機器人也可以有這種思考能力。為了證明這一點，他們開發(fā)了一種新的機器人學習技術，使機器人擁有提前思考的能力，以“弄清楚如何操作它們從未遇到過的物體”。這個團隊將這種技術稱為“視覺預見”，但它不能給機器人預測未來的能力，至少目前還沒有。
研究人員將這項技術應用到名為Vestri的機器人上，使其能夠預測未來幾秒鐘內攝像頭將會看到什么。通過新的預見能力，Vestri展示了在桌子上移動小物件的能力，而不會觸碰或撞倒附近的障礙物。然而，最令人印象深刻的是，這項技術使得機器人能夠在沒有人的輸入、監(jiān)督或之前的物理知識情況下完成小任務。
加州大學伯克利分校電氣工程和計算機科學系助理教授謝爾蓋·萊文（Sergey Levine）解釋稱：“以同樣的方式，我們可以想象如何在我們的環(huán)境中移動物體。這種方法可以幫助機器人了解不同的行為將如何影響周圍的世界，從而在復雜的現(xiàn)實環(huán)境中實現(xiàn)高度靈活的智能規(guī)劃。”
視覺預見是基于“卷積遞歸視頻預測”，即動態(tài)神經平流(DNA)技術開發(fā)的。研究團隊發(fā)現(xiàn)，基于DNA的模型能夠預測圖像中的像素如何根據(jù)機器人的行為從一幀移動到另一幀。作為萊文實驗室的博士生，同時也是原始DNA模型發(fā)明者的切爾西·芬恩(Chelsea Finn)解釋說，像Vestri這樣的機器人現(xiàn)在可以“完全依靠自己學習一系列的視覺對象操作技能”。
弗雷德里克·埃伯特(Frederik Ebert)是萊文實驗室的一名研究生，他也參與了這個項目，他負責將機器人的工作與人類同環(huán)境中物體互動的方式進行對比。埃伯特表示:“人類一生中通過與各種各樣的物體互動，在沒有任何老師教導下學會了物體操縱技能。我們已經證明，可以建立能夠利用大量自主收集數(shù)據(jù)來學習廣泛適用操作技巧的機器人系統(tǒng)。”
萊文注意到，Vestri的功能仍然有限，不過正在做更多的工作以提高其視覺預見能力。將來，該技術可以用來幫助無人駕駛汽車上路，更好地裝備它們來處理新的情況和對待陌生物體。在此之前，這項技術需要各種改進，比如更精細的視頻預測和收集更具體視頻數(shù)據(jù)的方法。在這些改進之后，機器人可以執(zhí)行更復雜的任務，如升降、放置物體或處理柔軟易變形的物體，如布或繩子。也許將來你甚至不需要自己疊衣服，機器人助手完全可以代勞。（小小）
