机器人被赋予“三思而后行”的能力，却被用来叠被子！

研究人员赋予机器人“三思而后行”的能力

谋定而后动

人类有三思而后行的能力。举个例子，如果一个人要踢球，他知道要将球踢向哪里以及估计踢到那里的可能性有多少。机器人（尤其是那些没有配备先进人工智能的机器人）通常无法做到这一点，因为它们通常被设定为执行简单的任务。

加州大学伯克利分校的一组研究人员已经确定，机器人可以具有这种感知能力。为了证明这一点，他们开发了一种新的机器人学习技术，让机器人同样能够“三思而后行”，以便“弄清楚如何操作以前从未遇到过的物体”。

该团队将这种技术称为“视觉远见（visual foresight）”——但它还不能让机器人预测未来。至少现在还没有。

伯克利大学的研究人员将这项技术应用于一个名为Vestri的机器人上，使其能够预测未来几秒钟内的摄像头会看到什么。Vestri展示了在桌子上移动小物件的能力，而不需要触碰或敲击附近的障碍物。然而，最令人印象深刻的是，这项技术使机器人可以在没有人类输入、监督和预先编入程序的情况下完成这项小任务。

“就像我们可以想象我们的行为将如何改变我们周围的环境一样，这种方法可以让机器人看到不同的行为将如何影响周围的世界，”伯克利大学电气工程与计算机科学系的助理教授谢尔盖•莱文解释道，这是该技术开发背后的实验室。

技术改进

视觉预测是基于“卷积性递归视频预测”，或者动态神经递进（DNA）。根据该团队的研究，基于dna的模型能够预测图像中的像素将如何根据机器人的动作从一个画面移动到另一个画面。正如在莱文实验室的博士生、最初的DNA模型发明者切尔西•芬恩所解释的那样，像Vestri这样的机器人现在可以“完全自主学习一系列视觉物体的操控技巧”。

弗雷德里克•艾伯特是莱文实验室的一名研究生，他参与了这个项目，埃伯特说：“人类在一生中与各种各样的物体进行数百万次互动，而没有任何老师，就能学习物体操纵技能。”“我们已经证明，我们有可能建立一个机器人系统，该系统还能利用大量自动收集的数据，学习广泛适用的操纵技能，特别是对推动技能的运用。”

莱文指出，Vestri的能力仍然有限，不过还需要做更多的工作来提高视觉预测能力。有一天，这项技术可以用来帮助自动驾驶汽车上路，更好地装备它们来处理新的情况和陌生的物体。

不过，这项技术在实现之前需要进行各种改进，比如更精细的视频预测和收集更多特定视频数据的方法。在这些进步之后，机器人可能会完成一些更复杂的任务，比如举重和放置物品，或者处理柔软易变形的物品，比如布或绳子。也许有一天你甚至不需要自己叠衣服或者被子——你的机器人助手可以帮你做。