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據外媒報道，對于人類來說，很容易通過觀察某個物體來判斷其外觀，或者通過觸摸它來判斷它給人的感受，但是這對機器來說是可能是個巨大的挑戰。現在，美國麻省理工學院(MIT)計算機科學和人工智能實驗室(CSAIL)開發的一種新機器人，正試圖獲得人類的視覺和觸覺能力。
CSAIL團隊使用kuka機器人手臂，并添加了一種名為GelSight的觸覺傳感器，該傳感器是由CSAIL下屬泰德·阿德爾森(Ted Adelson)團隊開發。GelSight收集的信息會被傳輸給人工智能(AI)，以便后者能夠理解視覺信息和觸覺信息之間的關系。
為了教授AI如何通過觸摸來識別物體，CSAIL團隊錄制了12000個視頻，記錄了200個物體，如織物、工具以及被觸摸的家居物品。這些視頻被分解成靜態圖像，AI使用這個數據集來連接觸覺和視覺數據。
CSAIL博士生、關于該系統的新論文主要作者李云珠(音譯)表示：“通過觀察場景，我們的模型可以想象觸摸平面或鋒利邊緣的感覺。通過盲目的觸摸，我們的模型可以純粹通過觸覺來預測與環境的交互。將這兩種感覺結合起來，可以增強機器人的能力，減少我們在操作和抓取對象時可能需要的數據。”
目前，機器人只能在受控環境中識別物體。下一步是建立更大的數據集，這樣機器人就可以在更不同的環境下工作。
加州大學伯克利分校博士后安德魯·歐文斯(Andrew Owens)表示：“這種方法可能對機器人非常有用，因為它們需要回答這樣的問題：‘這個物體是硬的還是軟的?’或者‘如果我用手把這個杯子舉起來，我的抓力會有多好?’這些都是非常具有挑戰性的問題，因為信號是如此的不同，而MIT的模型已經顯示出很強的能力。”
