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| 本文作者： 金紅 | 2016-01-10 18:01 |
（題圖來源網絡，與本文無關）
當人工智能發展越來越成熟時，研究者們開始想讓機器人由機械化向智能化轉變，不再只是由之前編寫好的程序重復著固定地動作，而是會根據環境的變化而及時地作出判斷和反應。MIT 計算機科學和人工智能實驗室（簡稱CSAIL）的博士后 Ilker Yildirim 是其中的研究者之一，最近他與MIT其他研究人員一起發表了一篇論文，描述了一種可以預測特定狀況下物品如何移動的人工智能系統。該系統應用在機器人后，可以有很大的應用空間，比如，可以讓機器人洗碗。
“它們將不是工業化機器人，一遍一遍很精細地重復動作。這些機器人必須能夠處理不確定的事情。如果機器人將需要清洗的盤子放在洗碗機里，它需要理解盤子擺放的細節；它需要理解如果它作出一些特定行為，將會打碎它們；它必須深刻理解它所處的物理環境。”Yildirim 說，他覺得這將成為創造一種全新的機器人的基礎，這些機器人可以像人類一樣能對環境有比較本能的反應。
該系統結合了兩種人工智能，物理模擬以及深度學習。物理模擬可以模擬物體的運動，但是你必須為每一個特定的場景編程。而深度學習你可以給神經網絡提供一些視覺圖像和物理學，系統將通過學習從而去分析那些它之前并未接觸過的環境。Yildirim 已經開始和同事錄制實驗視頻，通過3D攝像頭來構建數據模型。這些模型將判斷物體的行為，行動的速度等。最終這些數據將被投入到深度神經網絡中，通過大量的數據分析，它將能識別出物體，判斷它們的結構，并最終預測它們的行為。即使只是展示了一些靜態的場景，Yildirim 表示系統在大量地學習后，將通過物體的重量以及摩擦最終能準確地預測接下來將要發生什么。
當然，要想百分百的預測準確是不可能的，即使是人類也不可能做到。Yildirim 和他的團隊甚至還將該系統和人類在預測將要發生的事的準確率做了一個比較，發現人工智能完全能與人類媲美。“這個系統和人類很像，就平均表現來說。”Yildirim 說。
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