1月2日消息，據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，從而在復雜的現實環境中實現高度靈活的智能規劃。”
視覺預見是基于“卷積遞歸視頻預測”，即動態神經平流(DNA)技術開發的。研究團隊發現，基于DNA的模型能夠預測圖像中的像素如何根據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模型發明者的切爾西·芬恩(Chelsea Finn)解釋說，像Vestri這樣的機器人現在可以“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據來學習廣泛適用操作技巧的機器人系統。”
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據的方法。在這些改進之后，機器人可以執行更復雜的任務，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）
