根据加州大学伯克利分校的最新研究结果，机器人它还可以具备“预见”功能，通过视频识别技术预测移动物体前可能出现的情况。
人类有能力在采取行动前思考。比如有人要踢球，可能会考虑球会去哪里，把球踢到新位置的概率。机器人往往不具备这种能力，因为他们的内部程序通常只能执行简单的任务，没有人工智能程序。机器人尤其如此。
但是加州大学伯克利分校的研究人员发现，机器人你也可以有这种直觉。为了证明这一点，他们开发了一种新的。机器人学习技术，制作机器人提前思考“弄清楚如何操纵他们从未接触过的物体。”
研究小组称这项技术为“视觉预见”，但这并不意味着机器人拥有预测未来的能力——至少现在还没有。
伯克利的研究人员将这项技术应用于一台名为Vestri的计算机。机器人身体，使其可预测。机器人摄像机在几秒钟内能看到什么。通过新的视觉，Vestri可以移动桌子上的各种小物体，而不接触附近的其他物体。最令人惊讶的是，这项技术还可以让机器人在没有人类指导和监督以及物理知识的情况下完成这些小任务。
“就像我们在环境中采取行动的方式一样，这种方法也能使机器人想象不同的行为如何影响你周围的世界。伯克利大学电气工程和计算机科学系助理教授谢尔盖·莱文(Sergey Levine)说，“这使得在复杂的真实环境中智能规划高度灵活的技能成为可能。”
“视觉预见”的基础是“卷积循环视频预测”，或动态神经平流(DNA)。该小组表示，基于DNA的模型可以基于机器人预测图像中的像素如何从一帧跳到另一帧。作为莱文实验室的博士生和原始DNA模型的发明者，切尔西·芬恩解释说，像维斯特里这样的人。机器人现在你可以“完全靠自己掌握一系列视觉物体操纵能力”。
莱文实验室的弗雷德里克·艾伯特把这种。机器人与人类与其环境中的物体互动的方式相比:
“通过一生中与各种物体的数百万次互动，人类可以在没有老师的情况下学会操纵物体的技能。”艾伯特说，“我们已经证明，开发一套是完全可能的。机器人系统，利用大量自动收集的数据来学习广泛使用的控制能力，尤其是推动物体的能力。"
莱文指出，Vestri的能力仍有一些局限性，但他们将采取更多措施来改进这项技术。有一天，这项技术可能会帮助无人驾驶汽车更好地应对新环境和不熟悉的物体。
但是这项技术要达到这个目的还需要很多改进，比如吸收更精细的视频预测和方法。
将来的机器人也许更复杂的任务可以在类似技术的帮助下完成，比如拿起和放置物体，或者处理衣服或绳子等柔软且容易变形的物体。据此推测，洗衣机有朝一日可能会加装衣物折叠功能。