你知道夾娃娃機嗎?那些騙你零花錢的把戲。它們可能是你所知的最接近機器人的東西。當然，它們并不是真正的機器人，但是它們的確和機器人有相似之處。比如說，它們沒辦法敏捷地抓取物體。

　　作為人類，可能你會覺得隨手從桌上拿起一張紙是非常容易的事。但是想象一下，讓機器人來做這件事。這就不容易了。問題是，很多機器人都被教導要用超專業的算法來完成單一的任務。但很明顯，你沒辦法讓機器人去處理它遇到的所有問題，沒辦法教它們拿起物體。因為這是人工智能要做的事。

　　加州大學伯克利分校的研究人員給一個機器人裝上了人工智能系統，這樣它就能知道如何用力抓取它以前從未見過的物體，而無需借助把手等工具。機器人專家想要開發出能夠掌控周圍環境的真正智能又靈巧的機器人，這是一件了不起的事情。秘訣在于，用一組點云數據庫來代替物體，研究人員再把這些數據輸入到神經網絡中。

　　" 它的訓練方式是在基于點云數據庫，然后掌握它。"機器人專家KenGoldberg說，他和博士后JeffMahler一起開發了這個系統。"因此，現在我們向它展示點云，它就明白如何用力抓取物體了。'用力'也成了操作指令之一。"這個團隊不僅僅是要讓機器人抓取物體，更是在尋找實現這一點的最好方式。

　　利用這個神經網絡和微軟的Kinect3-D傳感器，機器人得以觀察物體，并確定抓取的力度。當它充滿信心時，可以保證在100次中有99次抓取成功。Goldberg表示:"機器人在這么做的時候，其實并不知道這個物體是什么。它只是把這個物體看作是空間中的一堆點，并選擇抓取某一堆。所以不管這個物體是一張皺巴巴的紙巾還是什么，都無所謂。"

　　想象一下，有一天機器人會潛入我們的家中，幫我們做家務，不只是像掃地機器人Roomba那樣掃掃地，它還能洗碗、收拾雜物，以免老人被絆倒。

　　機器人會遇到很多新奇的東西，而親愛的人類懶得費心去一一教會它們。通過自學，它們可以更好地適應周圍的環境。精準度至關重要。如果機器人在洗碗，卻只能100次中握住盤子50次，那么結果將是非常尷尬的，一半的餐具都毀了。但這正是未來發展的有趣之處。

　　機器人不是單獨工作和學習的，它們會被連接到云端，以便共享信息。舉個例子，一個機器人學會了怎么樣疊好襯衫。然后，它可以將這個知識傳播給其他機器人，甚至是完全不同的機器人。通過這種方式，聯網機器不僅可以成為全球化的勞動力，還可以擁有全球化的思維。當然，目前機器人還在適應這個世界。

　　盡管Goldberg的新系統絕對是個大新聞，但它并不完美。請記住，當機器人相信自己能夠抓取物體時，它的準確度就達到了99%。有時候即使它沒信心，它也可能會去抓取，或者就直接放棄了。"所以我們現在正在做的一件事就是修改系統，"戈德堡說，"當它不自信的時候，而不是放棄它，它就會推動這個物體或者戳它，然后移動它，再看一遍，然后抓住它。"非常有意思。現在終于有人要給那些煩人的夾娃娃機一點顏色看看了。