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机器人，知道自己：新的基于视觉的系统教机器了解其身体
神经雅各布田可以学会从单个相机中控制任何机器人，而无需任何其他传感器。
来源:MIT新闻 - 人工智能在麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的办公室中，软机器人手小心地卷曲了手指以抓住一个小物体。有趣的部分不是机械设计或嵌入式传感器 - 实际上，手不包含。取而代之的是，整个系统依赖于观察机器人动作并使用该视觉数据来控制它的单个相机。
此功能来自开发的新系统CSAIL科学家，对机器人控制提供了不同的观点。它不使用手工设计的模型或复杂的传感器阵列，而是允许机器人仅通过视觉来了解其身体对控制命令的反应。这种方法称为神经雅各布田（NJF），使机器人一种身体自我意识。关于这项工作的开放式论文于6月25日在《大自然》中发表。
关于工作的开放式纸 自然“这项工作指出了从编程机器人到教学机器人的转变，”电气工程和计算机科学，CSAIL分支机构的MIT博士学位Sizhe Lester LeS Lies Liest Lies说。 “如今，许多机器人技术需要广泛的工程和编码。将来，我们设想向机器人展示该怎么做，并让其学习如何自动实现目标。”
动机源于简单但强大的重新构造：负担得起的灵活机器人技术的主要障碍不是硬件 - 它可以通过多种方式实现功能。传统的机器人的建造是刚性和富含传感器的，使构造数字双胞胎变得更容易，这是用于控制的精确数学复制品。但是，当机器人柔软，可变形或不规则形状时，这些假设会崩溃。 NJF没有强迫机器人匹配我们的模型，而是会翻转脚本，而是使机器人能够从观察中学习自己的内部模型。
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