【加拿大都市網】大多數人拿起一個物體時，都毋須思考如何在手中抓緊和操控它。這是我們在學習如何駕馭世界的過程中自然而然產生的技能，即使小孩的手也比當今最先進的機械人都要靈巧。
但這種情況可能很快就會改變。來自美國麻省理工學院電腦科學與人工智能實驗室的一組科學家開發了一種系統，目標是可以賦予機械人同樣的靈活性。
使用「無模型強化」（model-free reinforcement）人工智能算法，科學家們創造了一個模擬的擬人化的手，可以操控2000多個物體。更重要的是，系統不需要知道它將要抓着什麼東西，就能找到在手中操控它的方法。
該系統還沒有準備好在現實世界中使用。首先，團隊需要把它轉移到一個真正的機械人上，當中的問題可能並不像你想的那樣困難。
今年初，浙江大學和愛丁堡大學的研究人員便成功地將一種人工智能強化方法轉移到他們的機械狗「絕影」身上，讓機器狗學會走路，跌倒後也可以自行重新站起來。
就目前情況來看，這個系統也不是完美的。它可以重新定位許多更小的物體，包括網球和蘋果，成功率接近100%，但像螺絲刀和剪刀這樣的工具則遇上挑戰，成功率跌至大約30%。不過，這個系統的發展潛力巨大的，有一天，它可以讓機械人更好更高效地操作工具，例如包裝盒子等任務。
圖片：MIT
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