目前即使是先進的人工智能技術，到需要預先為特定應用去設計才可以處理到所需數據。最近 MIT 開發的一個系統，則可以透過影像分析，對於首次接觸的物件也可以使用機械手自動理解和處理。
來自 MTE 電腦科學及人工智能實驗室（CASIL）的研究人員最近公開一份研究報告，講述了他們開發的一個人工智能視覺分析系統，名為 Dense Object Nets，讓機械手可以透過視覺系統來理解和處理初次接觸的物件。研究人員表示，現有的技術對於物件未能夠作出多角度辨認，例如看見一隻杯，如果以不同的角度擺放，會無法捉住其手柄。新的技術採用自我監控的深層神經網絡，面對新的物件時可以自動生成其描述數據，掌握物件的立體形狀。
測試之中，使用這個技術的機械手可以在一堆帽子之中成功撿起特定圖片上的帽子，以及撿起一隻毛蟲毛公仔的右耳，證明它的辨認能力極高，左右也可以清晰分辨。研究人員表示，這個系統支援堅硬的物件和柔軟可變形的物件，未來在工業上也可以有不少應用的地方，例如貨品分類等等。未來他們會繼續開發能夠更深入理解物件的技術。類似的科技目前已經是不少研究計劃的目標，之前已經有研究開發出可以自行分析零件並組裝 IKEA 傢俬的系統，有了這些更加聰明的系統，未來要應用人工智能的門檻就可以進一步降低了。
來源：VentureBeat
