預測未來的機器人問世，新型演算法模型加持下的預言術

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近日，來自加州大學伯克利分校的研究人員研發了一款名為Vestri的機器人，該機器人具備「預知」的能力，可以提前預測到可能發生的情況，這使得它能夠勝任較為複雜的任務，即使之前從未遇到過的物體，也可以操縱。

該機器人由一台顯示器、一個外部攝像頭和一條紅色的機械手臂組成，它之所以能夠預測未來，要歸功於研究人員開發的視覺預見的技術，該技術的核心是基於一種名為卷積循環視頻預測的深度學習演算法模型，該模型也被稱為動態神經平流，簡稱DNA。

而利用DNA演算法模型，機器人在移動物體時，可以根據當前的動作圖像中的像素分布，預測出下幾幀圖像中的像素分布，繼而預測到該動作的下幾秒鐘的畫面。簡單來講，就是根據當前圖像中機器和物體在環境中的位置與其運動趨勢，來預測機器人下一步動作產生的結果。

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雖然只有幾秒鐘，但足以讓機器根據結果，做出下一步的動作調整，這大大提高了機器人在執行任務時的規劃能力，使它們能夠更好的完成任務。

除了預測行動結果，在機器人移動過程中，視覺預見技術還可以學習執行這些任務的過程，以建立一個預測模型，當遇見新物體時，機器人就可以這個模型來操縱新物體了。

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據悉，視覺預見技術的核心演算法DNA模型由該校機器人人工智慧和學習實驗室（RAIL）的博士研究生Chelsea Finn發明。Chelsea於2014年畢業於MIT電氣工程與計算機科學學院，主要從事機器人感知與控制方面的機器學習演算法研究。在進入RAIL之前，Chelsea Finn還曾在Consyl、Google和Sandia國家實驗室工作過。

2016年，Chelsea在研究視覺預見技術時，受到了她的導師，RAIL實驗室的負責人，加州大學伯克利分校電氣工程和計算機科學系的助理教授Sergey Levine的大力支持。

Sergey教授於2009年同時獲得斯坦福大學計算機科學學士和碩士學位，2014年又獲得斯坦福大學計算機科學博士學位。在加入UC Berkeley後，Sergey教授主要研究機器人控制方面的機器學習演算法。

接下來，Sergey教授和Chelsea將根據Vestri機器人的表現，進一步改進這項技術。以期在未來，讓該技術有著更為廣闊的應用空間，比如，應用到無人駕駛汽車領域，使車輛能更好的應對陌生環境等等。

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