这位伯克利小姐姐 让机器人能预见未来

探索未来：伯克利AI实验室的“视觉预见”机器人Vestri

数日前，美国加州大学伯克利分校（简称UC Berkeley）的AI实验室发布了一款名为Vestri的机器人。虽然它在物理互动方面可能没有波士顿动力Atlas那样炫目的后空翻，也没有俄罗斯机器人Fedor的射击和驾驶技能，但它却以其独特的“预见未来”能力引起了广泛关注。

当人们谈论机器人的“预见未来”，可能首先会联想到充满玄幻色彩的水晶球和塔罗牌。Vestri却像一个好奇心旺盛、不断学习的孩子。它通过各种方式探索和“把玩”面前的物品，并通过自身携带的摄像头捕捉视频信息。每一次物体的移动，每一条轨迹，都被Vestri记录并学习。当面对一个新的物品时，即便不亲自动手，Vestri也能知道如何最有效地移动物体，预测物体的位置变化。

这种超凡的能力并非源自神秘力量，而是源于伯克利AI实验室的最新研发——一项名为“视觉预见”的深度学习新技术。那么，究竟什么是“视觉预见”，又是谁研发了这项技术，它对机器人行业又将产生怎样的影响呢？

一、探索Vestri机器人的核心功能

从公开的视频中，我们可以看到，Vestri机器人主要由一条红色的机械手臂和一个展示面部表情的显示屏组成。它的手臂末端配备了两半抓取钳，看起来并不像人形机器人那样吸引人眼球，也没有工业机器人的庞大身躯。但就是这样的机器人，却有着令人瞩目的两大特点。

特点一：自学执行任务的能力

不同于许多传统机器人只能按照预设程序操作物体，Vestri在看到物体后，能够生成自己的判断和想法，并据此不断探索如何最有效地与之互动。这一过程完全不需要人类的监督，它可以说是“自学成才”。研发者之一、加州大学伯克利分校的助理教授Sergey Levine表示：“虽然这种机器人的能力目前还相对有限，但它的确能够完全自主学习技能。基于已记录的交互模式，它能够预测与未见过的新物体进行复杂物理交互时会产生何种结果。”

特点二：预测行动结果的能力

传统机器人往往只根据预设指令代码执行任务，它们不会考虑动作可能带来的后果。而Vestri在执行特定动作前，就能够预测这种动作可能产生的结果。这种预测能力得益于它之前“摆弄”物体时通过摄像头收集的大量数据。这些图像数据被存储在系统内，使得 Vestri 能够预测图像的像素如何从一帧移动到下一帧。

二、介绍视觉预见技术背后的研发者

Sergey Levine：伯克利AI实验室的明日之星

在学术界的璀璨星空中，Sergey Levine是一颗正在崭露头角的明星。这位才华横溢的科学家在斯坦福大学获得了学士、硕士及博士学位，主修计算机科学。他的研究之路充满辉煌，特别是在机器学习领域，特别是在决策和控制方面，他的贡献尤为突出。

他的研究重心在于开发深度神经网络策略中的端到端训练算法，逆向强化学习可伸缩算法以及深度强化学习算法等前沿技术。他和Chelsea Finn共同发表的“视觉预见”技术论文引起了业界的广泛关注。这种技术能够预测未来几秒内的动作，为自动驾驶汽车规划最佳路线，保障驾驶安全。这项技术也可用于家庭机器人助理的研发，帮助预测并防止可能的危险情况发生。值得注意的是，尽管这项技术仍处于起步阶段，但它有着无限的可能性和潜力。随着他们的进一步研究和改进，我们有望见证更加先进的智能机器人的诞生。目前他担任UC Berkeley电气工程与计算机科学系的研究员一职，致力于推动人工智能的发展。值得一提的是，他还入选了MIT 35岁以下科技创新者评选的前35名。值得一提的是伯克利AI实验室（BAIR），一个引领人工智能前沿研究的实验室。实验室拥有强大的研究团队和丰富的科研成果。实验室博客BAIR的开博为读者们提供了实验室的最新研究动态和成果分享。实验室的研究成果层出不穷，其中最新发布的论文《基于模型的无模型精调深度强化学习的神经网络动力学》让机器人学会轨迹跟踪的速度大幅提升。就在最近，实验室研发出用于机械系统控制的机器人安全交互系统，这一系统将保障人机协作过程中的安全。结语：视觉预见技术的崭新未来除了以上介绍外，“视觉预见”技术作为一种新兴的技术，具有广泛的应用前景。它可以通过预测突发障碍物的行动轨迹为自动驾驶汽车规划最佳的躲避路线从而保障驾驶的安全。同时这项技术也可用于开发更加智能的家庭机器人助理用于预测并防止危险情况的发生特别是对于老年人和儿童的家庭来说更是如此这项技术的潜力在于它可以普遍适用于各种领域并能够在实际应用中带来重要的改进随着研究的深入和发展我们将见证更加先进的智能机器人的诞生让我们期待视觉预见技术所带来的美好未来吧！