AI可以通过前后的图像来确定要采取的行动

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充满一些常识的机器人可能很快就能根据教学图表制作东西。在研究用来组装宜家家具或乐高村的图片时，人类天生擅长推断如何从A到b，因此，机器人通常必须经过精心编程，并准确解释如何移动。旧金山公司Vicarious AI的人工智能和神经科学研究员迪利普乔治说，“即使你试图通过演示来教机器人，它们也只是重复你向它们展示的完全相同的动作，而不是它们背后的概念。”

乔治和他的同事设计了一个机器人操作系统，它可以理解示意指令中传达的基本思想，并将其转化为行动。这些常识机器人，1月16日在《科学科学》杂志上在线描述，可以在不同的条件下处理更多种类的任务，这些任务来自限制显式编码指令或物理演示的机器。

新的机器人系统通过研究每个动作前后的图像，学习了500多个通用概念，如“将绿色物体堆叠在右边”和“将物体排列成圆形”。当给出一个带有图表的新指令集时，一个经过全面训练的系统会考虑它所学的所有概念，并选择和执行有助于实现其目标的操作。

乔治的团队在两个手爪机器人上测试了操作系统，这两个机器人可以在桌面上移动物体。机器人查看图片描述，然后完成任务，比如将柠檬和酸橙分离，连续排列不同颜色的罐子。当研究人员改变要移动的物体类型或桌面颜色等条件时，这些机器也能很好地工作。

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