杜克大学团队要让机器人学会见微知著，看

随着科技的飞速发展，我们已经拥有了诸多令人惊叹的能力，它们能够自主检查核电厂、处理海洋石油泄漏事件，甚至协助战斗机进行空战。仍然有一些能力是人类独有的，其中就包括在复杂的3D世界中导航的能力。尽管最先进的机器人能够通过相机和传感器来“查看”世界，但它们仍无法像人类一样，快速地从短暂的一瞥中解读出周围物体的详细信息。

想象一下，一个简单的任务：在一个混乱的桌面上分辨出不同尺寸和形状的碗盘。对于大多数孩子来说，这是一项轻而易举的任务，但对于目前世界上最先进的机器人来说，却是一项挑战。杜克大学的研究生Ben Burchfiel和他的导师Gee Konidaris正在攻克这个难题。

在研究中，Burchfiel和他的团队开发出一种新技术，使得机器人可以在混乱的桌面上成功识别不同尺寸和形状的碗盘。这项技术的核心是感知算法，让机器人学会从单一视角猜测物体的面貌和用途，就像人类大脑会自动填补视野中的空白一样。

人类具有出色的3D物体辨识能力。无论物体如何翻转或遮挡，我们都可以从短暂的一瞥中大致识别出新物体。这种能力似乎是天生的，我们的大脑会自动在想象中填补看不见的部分。现在，研究人员希望赋予机器人这种能力。

通过训练机器人的感知算法，研究人员让机器人学会了像人类一样概括和分辨物体。在剑桥举办的机器人科学与系统大会上，研究团队表示，他们的机器人在有限数量的训练下，已经能够快速地识别新的3D物体。

这项技术的背后是近0个普通家庭物品的完整3D扫描数据。每个扫描都被转换成成千上万的小立方块，就像乐高积木一样堆叠在一起，以便机器人系统更好地处理。通过分析和学习这些扫描数据的模式，机器人的算法开始使用一种称为“机率主成分分析”（Probabilistic PCA）的技术，来理解数据中的变化和不变之处。

为了测试这个方法的实用性，研究人员选择了10种新的家庭用品，并为机器人提供了近千张从顶部拍摄的3D图像。机器人能够从单一角度猜测对象的身份和完整的3D形状。结果令人印象深刻：机器人能够大致猜测出物体3D形状的75%，这比过去最好的成绩有了很大的提升。

尽管还存在一些挑战，比如机器人在特定角度的形状上仍然容易混淆，但研究团队认为这是一个巨大的进步。最重要的是，这项技术为机器人赋予了类似人类的想象力，让它们能够在视野之外“看到”东西。Burchfiel表示，“这在许多机器人应用中可能是无价的。”

随着这项技术的不断进步和完善，我们可以期待在未来看到更多机器人应用在我们的日常生活中，它们将不再仅仅是简单的工具，而是真正的智能伙伴，能够像人类一样理解和适应周围的世界。