机器人“学会”预知人类行为

康奈尔大学的这款机器人通过微软的Kinect三维摄像头专注地观察环境，并利用三维视频数据库识别出所看到的活动，考虑镜头中物体可能的用途，并确定这些用途如何与活动匹配。机器人随后对接下来可能发生的情况生成的一些列连续的预测，如吃饭、喝水、清洗、放置，并最终选择有可能的情况。随着活动的进行，机器人不断更新并完善预测。

机器人为这些小部分建立“词汇表”，将它们以不同的方式组合起来，以识别各种复杂行为。

在测试中，这款机器人对1秒钟后的情况进行预测的准确率为82%，3秒之后的准确率为71%，10秒后的准确率为57%。

萨克塞纳说：“虽然人类活动是可以预测的，但只有部分时间可以预测。今后我们应该有一种方式让机器人学会如何做出反应。”

 美国每日科学网站报道/王飞/摘