目前，叠叠高许多智能机器人主要通过视觉感知获取信息并进行决策，器人而美国麻省理工学院科研团队最新开发出一款可同时借用视觉和触觉来学习玩“叠叠高”游戏的可通机器人。

“叠叠高”是过触一个考验动手能力的游戏，由54块积木堆叠而成，决策玩家需轮流将下方积木抽出，叠叠高并摆到最上层，器人积木倒塌即为游戏结束。可通近日发表在美国《科学·机器人学》杂志上的过触研究显示，新研发的决策机器人通过视觉和触觉反馈，掌握了推积木的叠叠高技巧。

实验中，器人这个由软性捕捉手、可通测力手腕和摄像头组成的过触机器人首先任意选择一块积木并轻轻推动，由此获取视觉和力学测量值，决策并对每一次试探进行标记。研究显示，经过大约300次试探后，机器人就能建立一个简单模型，并根据现有数据预测每一块积木移动的后果。

论文作者之一、麻省理工学院机械工程系助理教授阿尔贝托·罗德里格斯说，与下棋等纯认知任务不同，玩“叠叠高”要掌握探、推、拉、放等物理技巧，需要与外在物理世界进行感知交互，其最大挑战是让机器人通过少量实验获得有关物体和物理学的常识。

研究人员说，传统的机器学习方法需要获取机器人与积木、木塔交互可能产生的一切数据，计算量巨大，而新研究从人类的认知过程得到启发，让机器人进行随机试探。

初步测试显示，这次研发的机器人还无法胜过人类玩家，部分原因是机器人还不会设置陷阱，让对手的下一步操作更加困难，但两者差距已经不大。

但研究人员更感兴趣的是相关技术的其他应用场景，比如在手机装配线上，卡扣和螺丝的安装是否合规有时需要触觉而非视觉来判定。此外，他们研发的机器人技术还有望用于将可回收物从垃圾场中挑拣出来。

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