近日，谷歌机器人部门的科学家表示，他们已经打造出了对物理定律拥有“直观理解”的机器人。这个名为Tossingbot的机器人学会了抓取各式各样的物体，并将它们准确地投掷到超出其所能触及范围之外的盒子中。
能够有预测性地将物品投掷到指定位置并不是一件容易的事情，物品的形状、大小、重量，抓握物体的姿势，空气摩擦，投掷力度等因素都可能会影响到物品投掷的轨迹。如果是连续投掷随机物品，那么准确率将会更低，因为投掷者需要在脑中迅速转换对物体重量以及投掷力度的判断。
对于人类来说，想要准确投掷需要大量的练习，而对机器人来说，不光需要大量的练习，可能还需要一点“物理直觉”。
“物理直觉”这个词是谷歌研究院Andy Zeng在他的一篇博客中提到的。他说，目前机器人已经在高效抓取物体、视觉自适应、经验学习等方面取得了很大的进步，但在操作时仍然需要仔细考虑如何拾取和放置物体。“所以，机器人能不能学会有利地使用动力学，培养出一种物理‘直觉’，从而让它们更有效地完成任务?”
Tossingbot就是Zeng和同事们为了回答这个问题而开发出的投掷机器人。普林斯顿、哥伦比亚和麻省理工学院的研究人员也参与到了这个项目中。
Tossingbot利用射弹弹道学来估计物体落到目标点所需的投掷速度，并使用神经网络预测基于物理估算的调整，以应对可能出现的未知动态。研究人员将这种混合方案称为“Residual Physics”，也就是Zeng所希望的“物理直觉”。
训练刚开始时，Tossingbot的抓取并不那么准确，经常抓空或抓不牢。
在反复尝试后，它逐渐学会了使用更好的方式来进行抓取，提高了准确性的同时，它还会偶尔尝试一下用从未尝试过的速度投掷物体，以观察之后会发生什么。
在训练过程中，发生了一件很有趣的事情。研究人员在Tossingbot面前放了一把螺丝刀，第一次，机器人抓住螺丝刀的中部，准确地抛到了桌子上。
而第二次，它抓住的是螺丝刀较细的前端，所以以同样的力度抛出后，螺丝刀被扔到了更远的位置。
这种投掷结果会被标记为“不准确”，因此，在之后的训练中，Tossingbot会更频繁地抓取这类物体靠近重心的中部，而非细长的前端。
Tossingbot的学习能力很强，它能够举一反三地辨认出物品的种类，而非单纯地标记某一个物品。
例如，在Tossingbot进行视觉观察的RGB-D图像中，将粉色的马克笔标记为高亮。
然后Tossingbot就自动将所有颜色的马克笔标记为了高亮。
这就意味着，Tossingbot非常擅长于辨认物体的几何形状，或许也能够认识到物体的物理性质。
在经过大约14小时10,000次抓取和投掷后，机器人最终能够实现85%的投掷准确度，以及在杂乱物体环境中87%的抓取可靠性。并且它能够很好地适应从未在训练中出现过的物品，例如假水果、装饰物等，也能够很好地适应从未训练过的投掷位置。
比如像这样，以左下角的×××区域为标记点，训练Tossingbot进行投掷。随后，切换成从未训练过的蓝色区域，标记为投掷区，Tossingbot依然能够准确地投进。
最有意思的一点是，在训练过程中，如果面前盒子里的玩具快要没了，Tossingbot还会把训练用的隔板掀起来，把玩具倒回盒子里，继续训练。
目前，Tossingbot每小时能拾起超过500件物品，最远投掷距离大约在两米左右。不过，这一切都是建立在“被投掷物品足以承受落地碰撞”的前提下进行的，也就是说，研究人员并未使用Tossingbot进行过易碎物品的抓取与投掷。
尽管如此，研究人员认为，目前的Tossingbot可以用来放置人们并不关心的、或者不怕摔的物品，例如在时间紧迫的灾难现场中，碎片清理这样的活计就可以交给它来干了。治疗外阴白斑多少钱:http://www.cfyywgk.com/
不用设定机器人动作的每一个程序，而是交由机器人自己通过反复实践，从经验和错误中进行学习。或许对于通用智能机器人来说，减少人为干预，让它们自己进行学习就是最好的方式。
Tossingbot的出现也正将机器人导向一个有趣的领域：动态操纵。就像Zeng说的那样，动态操纵目前仍然是机器人技术中研究严重不足的一个领域，如果能够深入地研究该领域的应用，也许就能激发出其提高机器人效率的巨大潜力。