用手去拿桌上的笔对人来说根本不算事，但对于机器人来说，这还是件很难的事。因此，为了教会机器人更好地抓取随机物体，谷歌的研究团队专门动用了 14 个机器人来做这件事。

解决这一问题的标准方法是，机器人侦测环境，制定抓取该物体的计划，然后执行。在现实世界中，制定计划和执行计划之间的很多事情都会发生变化。

谷歌现在正在用这些机器人来训练一个深度卷积神经网络（现在非常火的一种机器学习技术），以帮助机器人根据摄像头输入和电机命令来预测抓取的结果。基本上，这就是在训练机器人的手眼协调。

该团队表示，在将近 3000 小时的训练（80 万次抓取尝试）后，才看到“智能反应行为开始出现”。

该团队写道：“机器人会观察自己的机械臂，并实时纠正机械臂的运动。它还会在抓取前展现出有趣的行为，比如将一个物体从一群物体中分离出来。所有这些行为都是从学习中自然浮现出来的，而不是通过系统中的程序。”

谷歌的研究人员们表示，没有经过训练的机器人在前 30 次抓取尝试中的平均失败率是 34%。在训练后，失败率降低到了 18%。虽然这一比例还谈不上完美，但如果碰到机器人试图抓你，你要记得，它现在有 80% 的可能性抓到你。

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