加州大学伯克利分校的科学家们研发出了一个名叫Vestri的智能智能机器人，它
不仅能像快速成长的孩子一样学习，更重要的是，它还具备“预见未来”的能力。这种
技术被称为“视觉预见”，能让智能智能机器人预见下一步行动会产生什么结果，并根
据最优结果选择相应的行动。未来该技术科用于无人驾驶汽车预测前方道路情况，但
是，短时间内，智能智能机器人的预测能力还比较弱，只能用于在桌子上移动物体。
据研究人员介绍，他们的灵感来自于孩子在玩耍时的学习方式，即“牙牙学语”（motor
babbling）。在要求Vestri将某个特定物体从A地搬运到别处之前，研究人员让它跟桌
面上的各种物体接触了一个星期。加州大学伯克利分校的SergeyLevine教授表示，“孩
子们可以通过玩玩具、移动物体、抓取等来了解他们所处的世界。”正是基于这样的
认识，SergeyLevine教授所在的实验室发明了视觉预见技术。他说，“这项研究的目的
是让智能智能机器人也能做到这一点：通过自主互动来了解世界是如何工作的。”通过
一段时间熟悉物体之后，Vestri能预测未来几秒钟内它的摄像机所看到的动作的特定顺
序。这些预测只是智能智能机器人产生的视频场景，而并非实际发生的，但如果物体
被特定的方式推动的话，这一切就会变成现实。在这个阶段，Vestri教自己避免各种潜
在障碍，然后利用这些知识，智能智能机器人就可以选择移动物体的最佳路径。从目
前的实验来看，Vestri在90%的时间里都能选择正确的路径。Levine教授实验室的博
士生、发明Vestri的深度学习模型的ChelseaFinn表示，“在过去，智能智能机器人在
人类的帮助和提供反馈的情况下学会了这些技能，令人兴奋的是，现在智能智能机器
人完全依靠自主学习就能学会一系列视觉对象的操作技能。”这个深度学习模型根据
智能智能机器人的动作预测图像中的图像是如何从这一帧移动到下一帧。使用这个模
型，智能智能机器人能够执行复杂的任务，例如在障碍物周围滑动玩具并重新定位多
个物体。这项技术的厉害之处在于智能智能机器人蹦在完全自主的情况下学会怎么处
理物体。有了这项新技术，智能智能机器人可以在桌上移动物件，然后利用预测模型
来移动选择将物体移动到所需位置的动作。智能智能机器人利用从原始摄像头观察的
学习模型来自学如何避开障碍物，并在障碍物周围推动物体。伯克利的研究人员现在
希望能进一步扩展Vestri操作物体的数量以及它能做出的动作。他们希望通过这种扩
展方式为在各种环境中学习和适应的智能智能机器人铺平道路。Levine教授表示，“人
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