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因此，F(xiàn)acebook的研究人員部署了一個人工智能模型，機器人根據(jù)視頻來決定采取什么行動，但不是實際的視頻數(shù)據(jù)，而是給它輸入高分辨率的觸摸數(shù)據(jù)。

結(jié)果表明，該算法并不真正關心它是否像我們平時觀察世界的圖像，只要數(shù)據(jù)是以視覺方式呈現(xiàn)的，例如作為觸覺傳感器上的壓力圖，它就可以像圖像一樣分析該模式。

這對Facebook有什么用呢？

雖然Facebook對用戶接觸并沒有多大興趣。但這不僅僅是接觸的問題，而是跨模式應用學習。

試想你*次看到兩個不同的物體，閉上眼睛，單靠觸摸就可以很容易地分辨出來。為什么會這樣？

因為當你看到某個東西時，你不只是觀察到它的樣子，還構(gòu)想了一個內(nèi)部模型來表示它，包含了多種感官和視角。

類似地，人工智能助理可能需要將其學習的內(nèi)容從一個領域轉(zhuǎn)移到另一個領域，比如說聽覺數(shù)據(jù)告訴握力傳感器如何握緊物體，或者視覺數(shù)據(jù)告訴麥克風如何分離聲音。

現(xiàn)實世界是一個復雜的環(huán)境，這里的數(shù)據(jù)更嘈雜，信息量更大。無論數(shù)據(jù)類型如何，都能夠利用這些數(shù)據(jù)對于可靠理解和與現(xiàn)實交互非常重要。

所以你會發(fā)現(xiàn)，這些研究本有趣，而且事實上也很重要。正如描述這項研究的博客文章所言：“我們專注于使用機器人技術，這不僅會生產(chǎn)出更有能力的機器人，還將在未來數(shù)年或者數(shù)十年內(nèi)挑戰(zhàn)人工智能的極限。如果我們想要更接近像人類那樣思考、計劃和推理的機器，那么我們需要構(gòu)建人工智能系統(tǒng)，使其能夠在多種場景中自主學習，不僅僅是在虛擬的數(shù)字世界。”

隨著各大網(wǎng)絡社交媒體不斷擴大其影響力，其應用程序和服務的的范圍涉及日常生活的方方面面，它對人工智能助力的要求也就越來越復雜。

雖然我們不會很快看到一個“Facebook機器人”，但未來可期。