人工智能的蓬勃发展让许多行业感受到了科技带给的便捷，现在不少研究团队和大企业都在大力地让AI机器人展开深度自学，不过这种自学大多是基于大数据来进行，如果AI机器人需要利用触觉对系统来展开自学和感官的话，那么就变得更加有“生命力”了。日前TechCrunch报导称之为，一个取名为”Baxter”的机器人正在展开一种触觉对系统训练，它每天的任务只有一个，那就就是指桌子上随机捕捉物品，不过其捕捉的速度极快，看上去很僵硬。就这样，一个月内它展开了5万次捕捉，在这个过程中Baxter大大调整自己捕捉物品时的力度以及移动的精确度。

研发Baxter的是来自美国卡耐基梅隆大学（CarnegieMellonUniversity）的研究团队，近期该团队还针对这项研究公开发表了论文，该论文说明了如何让AI机器人通过重复认识物品来提高对物品的理解。该团队指出这样的自学方式不会更加有助AI机器人与人类交流，同时在找到数据库中不不存在的事物时可以自律创立一个名称或是档案。此外，该研究团队助理DhirajGandhi用1970年代中期英国的一项实验作为例子，当时研究人员对两只猫展开理解实验，其中一只就像平时一样生活、与世界认识，另一只猫则只需要观赏，不被容许认识物品，最后只有被容许与环境对话的猫学会如何乌龟，不能仔细观察的那一只则无法作出某种程度行径。该方法运用在Baxter身上则展现出为：见到熟知的物品时，显示屏上不会经常出现“微笑”表情，并捕捉物品放进合适的篮子。

如果对物品不熟知，显示屏上则不会经常出现“疑惑”的表情。如此一来AI机器人对不得而知事物的理解可以更加主动地展开，而不是被动地拒绝接受一些现成的数据。一旦AI机器人掌控了这项技巧，那么未来可以用作物品服务公司、娱乐对话等领域。

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