得益於技術和相關演算法的進展，機器人正變得越來越聰明。
佐治亞理工學院的一支研究團隊，剛剛開發出了一款能夠被教會“如何透過日常物品來打造新工具”的機器人，它就是 MacGyver 。
當然，前提是這些資源豐富的機器人被教會模式識別和功能匹配，然後才可以學會如何解決特定的問題。
【圖自：George Tech，via New Atlas】
儘管與波士頓動力公司的後空翻機器人技術相去甚遠，但 MacGyver 還是能夠得出一些令人相當印象深刻的結果。
近年來，佐治亞理工學院的研究團隊，已經教會了它們如何根據形狀對物體進行分類、瞭解用於拾取不同物品的力度、找到處理此前從未見過的物體的方法、甚至相互傳授這方面的工作經驗。
這個始於 2012 年的專案，旨在創造出一臺能夠深入災區的機器人，評估情況並充分利用周圍發現的任何物品來展開救援。現在，研究團隊已經教會了 MacGyver 如何透過現有的物品來打造新的工具。
比如，MacGyver 能夠利用鬆散的管道來推開瓦礫，以救助一名倖存者，或者將一扇門當做一座橋來使用。顯然，此舉是為了讓機器人能夠在一定程度上鍛煉出這方面的‘自我意識’。
七年時間過去，MacGyver 仍在努力學習識別和利用諸多 80 年代的常見物品。儘管距離災區救援還有很長一段路要走，但機器學習技術正在為它的新技能添磚加瓦。
舉個例子，MacGyver 知道像碗一樣凹形的物體可以容納液體，並利用這方面的知識來打造一把勺子。此外，研究團隊教導機器人如何透過穿刺或抓取物體，以製作新的工具。
【來自：George Tech | PDF】
最終，研究團隊讓 MacGyver 學會了試圖透過機械臂來製作錘子、刮刀、鏟子和螺絲刀等實用工具。研究員 Lakshmi Nair 表示：
這把螺絲刀的誕生很是有趣，因為機器人嘗試將鉗子和硬幣組合到了一起。它推斷鉗子能夠固定住一些物品，且認為硬幣與螺絲刀的手柄頂部相匹配，從而創造了一款有效的工具。
不過目前，機器人 MacGyver 暫時還停留在只能“思考”物體的形狀、以及如何將它們組合在一起這件事上。至於材料的軟硬度等性質，仍需在下一階段的研究中攻克。
有關這項研究的詳情，已經在 2019 機器人科學與系統會議上發表。原標題為：《Autonomous Tool Construction Using Part Shape and Attachment Prediction》
得益於技術和相關演算法的進展，機器人正變得越來越聰明。
佐治亞理工學院的一支研究團隊，剛剛開發出了一款能夠被教會“如何透過日常物品來打造新工具”的機器人，它就是 MacGyver 。
當然，前提是這些資源豐富的機器人被教會模式識別和功能匹配，然後才可以學會如何解決特定的問題。
【圖自：George Tech，via New Atlas】
儘管與波士頓動力公司的後空翻機器人技術相去甚遠，但 MacGyver 還是能夠得出一些令人相當印象深刻的結果。
近年來，佐治亞理工學院的研究團隊，已經教會了它們如何根據形狀對物體進行分類、瞭解用於拾取不同物品的力度、找到處理此前從未見過的物體的方法、甚至相互傳授這方面的工作經驗。
這個始於 2012 年的專案，旨在創造出一臺能夠深入災區的機器人，評估情況並充分利用周圍發現的任何物品來展開救援。現在，研究團隊已經教會了 MacGyver 如何透過現有的物品來打造新的工具。
比如，MacGyver 能夠利用鬆散的管道來推開瓦礫，以救助一名倖存者，或者將一扇門當做一座橋來使用。顯然，此舉是為了讓機器人能夠在一定程度上鍛煉出這方面的‘自我意識’。
七年時間過去，MacGyver 仍在努力學習識別和利用諸多 80 年代的常見物品。儘管距離災區救援還有很長一段路要走，但機器學習技術正在為它的新技能添磚加瓦。
舉個例子，MacGyver 知道像碗一樣凹形的物體可以容納液體，並利用這方面的知識來打造一把勺子。此外，研究團隊教導機器人如何透過穿刺或抓取物體，以製作新的工具。
【來自：George Tech | PDF】
最終，研究團隊讓 MacGyver 學會了試圖透過機械臂來製作錘子、刮刀、鏟子和螺絲刀等實用工具。研究員 Lakshmi Nair 表示：
這把螺絲刀的誕生很是有趣，因為機器人嘗試將鉗子和硬幣組合到了一起。它推斷鉗子能夠固定住一些物品，且認為硬幣與螺絲刀的手柄頂部相匹配，從而創造了一款有效的工具。
不過目前，機器人 MacGyver 暫時還停留在只能“思考”物體的形狀、以及如何將它們組合在一起這件事上。至於材料的軟硬度等性質，仍需在下一階段的研究中攻克。
有關這項研究的詳情，已經在 2019 機器人科學與系統會議上發表。原標題為：《Autonomous Tool Construction Using Part Shape and Attachment Prediction》