近日，雷鋒網(wǎng)新智造知悉：加州大學(xué)伯克利分校的計(jì)算機(jī)科學(xué)家們研發(fā)出“可以預(yù)見(jiàn)未來(lái)要發(fā)生的事情”的機(jī)器人技術(shù)，利用這項(xiàng)技術(shù)，機(jī)器可以做到：操控以前沒(méi)有見(jiàn)過(guò)的物件；并且在未來(lái)，這項(xiàng)技術(shù)可以應(yīng)用在自動(dòng)駕駛汽車的預(yù)測(cè)事件，并可以幫助生產(chǎn)更多的家庭機(jī)器人。

這個(gè)機(jī)器人的名字叫Vestri，所利用的技術(shù)是視覺(jué)預(yù)見(jiàn)技術(shù)。運(yùn)用視覺(jué)預(yù)見(jiàn)技術(shù)，機(jī)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(dòng)作會(huì)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(xiàng)技術(shù)。

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

要讓機(jī)器人學(xué)會(huì)在桌面上操控物體，這需要在從無(wú)人監(jiān)督的狀態(tài)中探索學(xué)習(xí)，培養(yǎng)視覺(jué)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(jìn)行實(shí)驗(yàn)，找出如何以最好的路徑移動(dòng)物體。

在歷經(jīng)了這個(gè)游戲的階段之后，機(jī)器人可以構(gòu)建一個(gè)對(duì)世界的預(yù)測(cè)模型，并且可以利用這些模型來(lái)操作一些以前沒(méi)有見(jiàn)過(guò)的新物體。

伯克利大學(xué)電子工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)系助理教授Sergey Levine說(shuō)：“人類可以想象我們?cè)谝苿?dòng)物件的動(dòng)作，這種方法也可以使用于機(jī)器人，機(jī)器人可以想象不同的的動(dòng)作將如何影響周圍的環(huán)境?！?/span>

Sergey Levine補(bǔ)充說(shuō)：“這項(xiàng)視覺(jué)預(yù)見(jiàn)可以在復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高度的智能規(guī)劃?！?/p>

這個(gè)機(jī)器人主要依靠深度學(xué)習(xí)的技術(shù)（稱為dynamic neural advection，簡(jiǎn)稱DNA）。這個(gè)基于DNA的模型根據(jù)機(jī)器人的動(dòng)作預(yù)測(cè)圖像中的圖像是如何從這一幀移動(dòng)到下一幀。使用這個(gè)模型，機(jī)器人能夠執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，例如在障礙物周圍滑動(dòng)玩具并重新定位多個(gè)物體。Levine實(shí)驗(yàn)室的博士學(xué)生和原DNA模型的發(fā)明人Chelsea Finn說(shuō)“過(guò)去，機(jī)器人已經(jīng)學(xué)會(huì)了人類主管幫助和提供反饋的條件下掌握技能?！?/p>

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

Levine說(shuō)：“嬰兒可以通過(guò)玩玩具、擺動(dòng)玩具、抓握等等來(lái)理解世界。我們的目標(biāo)是讓機(jī)器人做同樣的事情：通過(guò)自主的互動(dòng)來(lái)了解世界是如何運(yùn)作的?！?/p>

同時(shí)，Levine補(bǔ)充說(shuō)：“目前，機(jī)器人的學(xué)習(xí)能力仍然有限，但是它的技能是完全自動(dòng)學(xué)習(xí)的，并且可以通過(guò)建立在先前觀察到的模式來(lái)預(yù)測(cè)如何操作沒(méi)有控制過(guò)的物件?！?/p>

值得一提的是，創(chuàng)造出Vestri的大神Sergey Levine，在今年8月23日入選了第16屆TR35榜單（即全球35名35歲以下青年創(chuàng)新者榜單），詳情可參考雷鋒網(wǎng)之前所撰寫的《TR35 | Sergey Levine：提高機(jī)器人任務(wù)能力的關(guān)鍵，就是讓它成為“自學(xué)小能手” | 新智造》，不僅如此，此前Sergey Levine在Google Brain team的時(shí)候，曾和來(lái)自Alphabet的DeepMind和Google X 實(shí)驗(yàn)室的高手們通力合作，打造一個(gè)叫“多機(jī)器人通用技能學(xué)習(xí)”的機(jī)制。

也正是此前在谷歌研究所的工作，奠定了Vestri的基礎(chǔ)。未來(lái)Vestri如果能夠進(jìn)一步突破，相信會(huì)撬動(dòng)整個(gè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的革新。

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