机器人可以操纵它们以前从来没有遇到过的物体。
将来，这项技术可以帮助自动驾驶汽车预料路面上的事件。
如果机器人执行特定的动作，可以预测装在其上面的摄像头会看到什么。
科学家们已研制出了能够“看到自身未来”的机器人。
这种机器人使用一种名为“视觉预见”（visual foresight）的技术，让它们得以弄清楚如何操纵以前从来没有遇到过的物体。
将来，这项技术可以帮助自动驾驶汽车预料道路上发生的事件，并帮助生产出更智能化的家用机器人助理。
科学家们已做出一个名为“维斯特里”（Vestri）的机器人（如图），它可以像婴儿那样学习，并且预测未来的结果。
这种机器人是加州大学伯克利分校的计算机科学家们的杰作。
如果执行按照特定顺序的系列动作，机器人运用视觉技术，就可以预测装在其上面的摄像头会看到什么。
目前这些机器人的想象力还比较简单，只有提前几秒钟的预判能力。
然而，这让机器人足以弄清楚如何在不碰到障碍物的情况下在桌子上移动物体。
最重要的是，机器人可以自主学会执行这些任务，根本不需要人类的任何帮助，也不需要事先了解物理特性、周围环境或目标物体。
那是由于视觉想象力是完全从头开始学习的，借助了无人看管的非监督式探索（机器人试探感知桌子上的物体。）
完成了这个试探感知阶段后，机器人为周围环境建立了一个预测模型，可以利用这个模型来操纵它以前从来没有见过的新物体。
伯克利分校的电气工程和计算机学系助理教授谢尔盖·莱文（Sergey Levine）说：“就像我们人类可以想象我们的动作会如何移动周围环境的物体那样，这种方法让使机器人能够直观地看到不同的行为会如何影响其周围的世界。”伯克利分校电气工程和计算机学系实验室研发出了这项技术。
“这能够在复杂的实际情况下对高度灵活的技能进行智能化规划安排。”
机器人依赖一种名为动态神经平流（DNA）的深度学习技术。
这种基于DNA的模型可基于机器人的动作，预测图像中的像素会如何从一个帧移动到下一个帧。
使用这个模型，机器人能够执行复杂的任务，比如绕过障碍物滑动玩具，比如把多个物体放在不同的位置。
切尔西·芬恩（Chelsea Finn）是莱文实验室的博士生，也是最初那个DNA模型的发明者。他说：“过去，机器人是在监督人员帮助和提供反馈的情况下学会技能的。”
这种名为“视觉预见”的新技术意味着机器人可以弄清楚如何操纵以前从来没有遇到过的物体，就像婴儿那样学习。
将来，这项技术可以帮助自动驾驶汽车预料路面上的未来事件，并生产出更智能化的家用机器人助理。
“这项成果令人兴奋的地方在于，机器人可以完全依靠自己来学习一系列视觉对象操纵技能”。
借助新技术，机器人可以推移桌子上的物体，然后运用所学到的预测模型来选择将该物体移到所需位置的具体动作。
机器人利用从原始的摄像头观察结果所学到的模型来教自己如何避开障碍物，绕过障碍物推移物体。
莱文博士说：“小孩子通过摆弄玩具、移动玩具、抓握玩具等动作来学习了解身边的世界。”
“我们这项研究的目的是，让机器人也能做到这一点：通过自主交互来了解世界是怎样运作的。”
他说：“虽然这种机器人的能力仍然有限，但是其技能是完全自动学会的，这些技能让它得以通过不断增强之前观察到的交互模式，预测与它之前从来没有见过的物体之间复杂的实际交互。”
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