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當兩只靈長類動物長時間被關(guān)在一起時，很快就學會了預測室友、同事或家人近期的行動。人類預測他人行動的能力使我們更容易一起生活和工作。相比之下，即使是最智能、最先進的機器人在這類社交交流方面也依然一頭霧水。但這種情況可能即將改變。

就像能預測對方每一個動作的老夫老妻一樣，哥倫比亞工程機器人最近也學會了這一技能，可以根據(jù)幾個最初的視頻幀來預測伙伴機器人的未來行動和目標。

這項研究是在哥倫比亞工程創(chuàng)新機器實驗室進行的，由機械工程教授Hod Lipson領(lǐng)導，是一個更廣泛項目的一部分，純粹通過視覺觀察，賦予機器人理解和預測其它機器人目標的能力。

研究人員首先制造了一個機器人，并把它放在大約3x2英尺大小的嬰兒圍欄里。他們給機器人設(shè)定了程序，讓它尋找并朝它能看到的任何綠色圓圈移動。但這里有一個陷阱:有時機器人可以從攝像頭看到綠色圓圈，并直接向它移動。但有時候，綠色的圓圈會被一個紅色的高紙板盒擋住，在這種情況下，機器人會向另一個綠色圓圈移動，或者根本不移動。

在觀察到伙伴機器人閑逛了兩個小時后，這個機器人開始預測“小伙伴”的目標和路徑。在不同的情況下，觀察機器人最終有98次能夠預測“小伙伴”的目標和路徑，而不需要明確告知“小伙伴”向障礙移動。

“我們的初步結(jié)果非常令人興奮。”這項研究的主要作者Boyuan Chen說。這項研究是與計算機科學助理教授卡爾·馮德里克(Carl Vondrick)合作進行的，發(fā)表在《自然科學報告》(Nature Scientific Reports)上。“我們的發(fā)現(xiàn)開始證明機器人如何從另一個機器人的角度看世界。觀察者能夠站在伙伴的立場上思考問題，可以這么說，在沒有被引導的情況下，理解伙伴是否能夠從其有利位置看到綠色圓圈，這也許是一種原始的移情形式。”

在設(shè)計實驗時，研究人員希望觀測器機器人能夠?qū)W會預測被測機器人近期的動作。然而，研究人員沒有預料到的是，僅以幾秒鐘的視頻作為提示，觀察者機器人就能準確地預測同事未來的“動作”。

研究人員承認，在這項研究中，機器人表現(xiàn)出的行為比人類的行為和目標要簡單得多。然而，他們相信，這可能是賦予機器人認知科學家所謂的“心智理論”(ToM)的開端。在三歲左右，小孩子開始明白其他人可能有不同的目標、需求和觀點。這可能導致有趣的活動，如捉迷藏，以及更復雜的操作，如撒謊。更廣泛地說，“心智理論”被認為是人類和靈長類認知能力的一個關(guān)鍵區(qū)別標志，也是復雜和適應性社會互動的關(guān)鍵因素，如合作、競爭、同理心和欺騙。

此外，在用語言描述預測方面，人類仍然比機器人做得更好。研究人員讓觀察機器人以圖像而不是文字的形式做出預測，以避免陷入人類語言的棘手挑戰(zhàn)中。然而，Lipson推測，機器人通過視覺預測未來行為的能力并非獨一無二:“我們?nèi)祟愑袝r也通過視覺思考。我們經(jīng)常用心靈的眼睛來想象未來，而不是用語言。”

Lipson也承認存在許多倫理問題。這項技術(shù)將使機器人更有彈性和更有用，但當機器人能夠預測人類如何思考時，它們可能也會學會操縱這些想法。

Lipson說:“我們認識到，機器人不會一直是被動聽從指令的機器。”“和其它形式的高級人工智能一樣，我們希望政策制定者能夠幫助控制這種技術(shù)，這樣我們大家都能受益。”