【摘 要】
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无论是在拥挤的人行道上行走，还是在社区足球联赛中射门进球，人类都会下意识地利用感知动作循环（perception-aclion loop）做几乎所有的事情。感知动作循环可以使我们在一个连续的实时循环中使用感官输入做出正确的动作，其也是“自治系統”的核心。 但当前一代的机器人等“自治系统”在直接根据视觉数据做出正确决策方面仍远远不及人类，其依然受到难以收集大量真实世界数据的限制。此外，虽然我们能轻
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无论是在拥挤的人行道上行走，还是在社区足球联赛中射门进球，人类都会下意识地利用感知动作循环（perception-aclion loop）做几乎所有的事情。感知动作循环可以使我们在一个连续的实时循环中使用感官输入做出正确的动作，其也是“自治系統”的核心。
但当前一代的机器人等“自治系统”在直接根据视觉数据做出正确决策方面仍远远不及人类，其依然受到难以收集大量真实世界数据的限制。此外，虽然我们能轻易生成大量模拟数据，但这类数据在现实生活的各种场景中，通常不能催生安全的行为。
如何让机器人具有如人类一般的“自治”能力？一项来自微软研究人员的研究，让我们看到了巨大的可能性。研究人员向我们描述了这样一种机器学习系统：它可以帮助机器人直接从相机图像中推理出正确的动作。以无人机为例，无人机可以通过模拟学习完成特定路线的导航。通过模拟训练，机器人可以学会独立观察现实世界中的环境和条件（包括看不见的情况），然后作出正确决策，这使得机器人非常适合用于搜索和救援任务。研究人员认为，在不久的将来，这种机器学习系统可以帮助机器人更快地识别出需要帮助的人。
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