麻省理工科學(xué)家開發(fā)出可預(yù)測人類行為的機(jī)器人

　　據(jù)《連線》報道，麻省理工的計算機(jī)科學(xué)和人工智能實驗室稱，電視節(jié)目和視頻剪輯可幫助人工智能系統(tǒng)學(xué)習(xí)和預(yù)測人類的交流。下次你看到機(jī)器人在觀看情景喜劇時，不要以為它很輕松，它很可能在努力工作。

　　研究人員創(chuàng)造了一種可以分析視頻的算法，然后使用學(xué)到的東西預(yù)測人類的行為。如《辦公室》和《生活大爆炸》等電視節(jié)目可讓人工智能學(xué)會識別相互擊掌、握手、擁抱和接吻。然后機(jī)器人可學(xué)會導(dǎo)致這些交流行為的時刻是什么樣的情況。

　　在人工智能學(xué)習(xí)了所有這些視頻后，研究人員就會從一部它未看過的視頻中選擇一個畫面輸入到算法中，讓其預(yù)測接下來會發(fā)生什么。在43%的時間里，這個算法都能預(yù)測準(zhǔn)確。雖然人類在71%的時間里回答正確，但研究人員依然認(rèn)為人工智能做的非常好，因為人工智能的受教育程度低。

　　該項目的主要作者卡爾·馮德里克(Carl Vondrick)稱：“即使剛學(xué)步的兒童生活經(jīng)驗也遠(yuǎn)超這個機(jī)器人。我想看的是如果我們對其進(jìn)行多年的視頻培訓(xùn)，算法會改進(jìn)多少。”這個機(jī)器人無法像人類一樣理解現(xiàn)場發(fā)生的事情。它可以分析像素的構(gòu)成和運(yùn)動以識別圖案。馮德里克稱：“它可以根據(jù)畫面和最終動作之間的關(guān)聯(lián)性得出自己的結(jié)論。”

　　馮德里克和其他2人在該項目上研究了2年時間。他表示，在比觀看視頻更重要的事情上，這種有效和獨立的培訓(xùn)最終會有用。 例如，這種系統(tǒng)的改進(jìn)版未來可應(yīng)用到醫(yī)院和其他阻止人身傷害的地方。

　　他提到了可分析視頻并在有人將跌倒或?qū)l(fā)生災(zāi)難事件時提醒應(yīng)急響應(yīng)者的智能攝像頭。將這些系統(tǒng)潛入到機(jī)器人中，它們甚至能在這些情況下自行介入。