过去，机器人和人工智能一直在战胜人类，至少在一些视频和棋盘游戏中是这样。
举个例子:2018年8月，我打败了一支职业球队队伍球员在表演赛中。两年前，由谷歌的DeepMind团队创建的人工智能AlphaGo在中国棋盘游戏围棋中击败了人类。
现在，麻省理工学院(MIT)的工程师们已经开发出一种万博体育登录首页机器人它使用机器学习来玩层层叠游戏。
机器人学会玩层层叠
当其他机器人成为国际象棋等认知游戏的大师时，麻省理工学院的研究人员训练了一个可以做不同事情的机器人。与依赖视觉线索的桌面游戏不同，来自麻省理工学院的新机器人经过训练，通过实时分析视觉和触觉反馈数据来学习物理技能。
与国际象棋或围棋等纯粹的认知任务或游戏不同，玩层层叠游戏还需要掌握一些身体技能，比如探、推、拉、放和对齐棋子。它需要交互式感知和操作，你必须去触摸塔来学习如何以及何时移动积木。”说Alberto Rodriguez是麻省理工学院机械工程系的助理教授。
研究人员使用了一个配有软爪的机械臂，以及一个摄像头和一组传感器。机器人使用所有这些来感觉和视觉分析整个塔和它的各个块。当机器人推积木时，电脑会从机器人身上的摄像头和传感器获得反馈，并将它们与之前尝试的数据进行比较。它还会在做出最终行动之前计算可能的结果。
研究人员没有通过数万次尝试来学习，而是只用了300次尝试就教会了机器人。这使得机器人可以将它的尝试聚在一起，然后研究每一个尝试，帮助它决定一个部件是卡住了还是可以自由移动，这有点类似于人类的学习方式。
罗德里格斯解释说:“关键的挑战是通过利用关于物体和物理的常识，从相对较少的实验中学习。”
机器人在玩层层叠游戏之外的用途
据研究人员称，除了训练机器人玩层层叠之外，他们更感兴趣的是让机器人完成其他在现实生活中有用的任务。这个机器人的操作技能看起来很有前途，可能会对人类有益未来工业机器这样更准确。
麻省理工学院能玩层层叠的机械臂的进一步细节如下发表在杂志中科学的机器人．
观看下面的视频，看看机器人的动作:
