导读：我们人类能很好地整合各种不同的感官，并通过感受和尝试学会各种精细的操作。叠叠乐游戏就是这样一个例子：一方面人们需要用眼睛时刻关注叠叠乐是否会倾倒，另一方面某一个具体的木块是否能够成功抽出，又必须一边试探一边通过触觉来感受阻力的大...
我们人类能很好地整合各种不同的感官，并通过感受和尝试学会各种精细的操作。叠叠乐游戏就是这样一个例子：一方面人们需要用眼睛时刻关注叠叠乐是否会倾倒，另一方面某一个具体的木块是否能够成功抽出，又必须一边试探一边通过触觉来感受阻力的大校
（图片来源：FAZELI ET AL./MIT）
现在，研究者们希望机器也能用类似的方法学会与环境互动。于是，MIT MCube实验室的研究者们就训练机械臂玩起了叠叠乐。研究者们给一个工业用机械臂加上了力传感器、连上了摄像头，于是它也就能同时“看到”和“感受到”叠叠乐的木块。一开始，机器并不了解推动这些木块时会产生什么结果，但在几百次尝试之后，算法就能够帮助它像人类那样做出正确的移动了。这种学习方式所需的数据量比传统的机器学习更少。
