近日，加州大學(xué)伯克利分校的計算機科學(xué)家們研發(fā)出“可以預(yù)見未來要發(fā)生的事情”的機器人技術(shù)，利用這項技術(shù)，機器可以做到：操控以前沒有見過的物件；并且在未來，這項技術(shù)可以應(yīng)用在自動駕駛汽車的預(yù)測事件，并可以幫助生產(chǎn)更多的家庭機器人。

　　這個機器人的名字叫Vestri，所利用的技術(shù)是視覺預(yù)見技術(shù)。運用視覺預(yù)見技術(shù)，機器人可以在完全自主學(xué)習(xí)的情況下，看到如果他們執(zhí)行特定的動作會產(chǎn)生怎樣的結(jié)果。據(jù)雷鋒網(wǎng)新智造知悉：目前，研究者在NIPS 2017上展示了這項技術(shù)。

　　目前，機器人的預(yù)測能力還比較簡單，只能預(yù)見未來幾秒內(nèi)發(fā)生的事情——但是它們足夠讓機器人弄清楚如何在桌子上移動物體，而不會碰到障礙物。目前，機器人專注于從完全自主的游戲中學(xué)習(xí)簡單的動手技能，最重要的是機器人要學(xué)會在沒有人幫助或事先不知道有關(guān)物理、環(huán)境、物件知識的情況下執(zhí)行任務(wù)。

　　要讓機器人學(xué)會在桌面上操控物體，這需要在從無人監(jiān)督的狀態(tài)中探索學(xué)習(xí)，培養(yǎng)視覺的想象力，像嬰兒一樣，從零開始學(xué)習(xí)理解世界，用物體進行實驗，找出如何以最好的路徑移動物體。

　　在歷經(jīng)了這個游戲的階段之后，機器人可以構(gòu)建一個對世界的預(yù)測模型，并且可以利用這些模型來操作一些以前沒有見過的新物體。

　　伯克利大學(xué)電子工程和計算機科學(xué)系助理教授Sergey Levine說：“人類可以想象我們在移動物件的動作，這種方法也可以使用于機器人，機器人可以想象不同的的動作將如何影響周圍的環(huán)境。”

　　Sergey Levine補充說：“這項視覺預(yù)見可以在復(fù)雜的現(xiàn)實環(huán)境中實現(xiàn)高度的智能規(guī)劃。”

　　這個機器人主要依靠深度學(xué)習(xí)的技術(shù)（稱為dynamic neural advection，簡稱DNA）。這個基于DNA的模型根據(jù)機器人的動作預(yù)測圖像中的圖像是如何從這一幀移動到下一幀。使用這個模型，機器人能夠執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，例如在障礙物周圍滑動玩具并重新定位多個物體。Levine實驗室的博士學(xué)生和原DNA模型的發(fā)明人Chelsea Finn說“過去，機器人已經(jīng)學(xué)會了人類主管幫助和提供反饋的條件下掌握技能?！?/P>

　　這項技術(shù)的刺激之處就是使得機器人在完全自主的情況下學(xué)會怎么處理物件。據(jù)雷鋒網(wǎng)新智造了解到，有了這項新技術(shù)，機器人可以在桌上移動物件，然后利用預(yù)測模型來移動選擇將物體移動到所需位置的動作。機器人利用從原始攝像頭觀察的學(xué)習(xí)模型來自學(xué)如何避開障礙物，并在障礙物周圍推動物體。

　　Levine說：“嬰兒可以通過玩玩具、擺動玩具、抓握等等來理解世界。我們的目標(biāo)是讓機器人做同樣的事情：通過自主的互動來了解世界是如何運作的?！?/P>

　　同時，Levine補充說：“目前，機器人的學(xué)習(xí)能力仍然有限，但是它的技能是完全自動學(xué)習(xí)的，并且可以通過建立在先前觀察到的模式來預(yù)測如何操作沒有控制過的物件?！?/P>