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本周的前沿洞察又与大家一期一会了！在人工智能、医疗等领域，望潮君为你找到了：扔东西比你还准的机器人、用机器打造可以区分软硬的机械手、可预防偷盗行为的神奇AI系统以及激发人体天然防御能力的定制型癌症疫苗...
下面就一起去看看这些前沿技术吧：
扔东西比你还准的机器人
目前的大部分机器人只能按照固定的程序执行简单而重复的工作，无法在一个时刻变化的动态世界中进化。一旦工作场景改变，甚至是工作对象出现一点变化，这些机器人很可能会直接歇菜。
为了解决这一问题，来自谷歌、麻省理工学院、普林斯顿大学，哥伦比亚大学的研究人员利用一套端到端的神经网络，开发了一款名为TossingBot的投掷机器人，能够自行识别杂乱无章且形状不一的零件，然后将它们一一抓起，扔到附近盒子中的指定区域内，成功率高达85%。
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训练前（左）VS训练后（右）（来源：谷歌）
在刚开始训练时，研究团队采用了无监督式训练方法，没有指定一种或几种形状，也没教它如何拾取不同形状的物体，完全放任它自己摸索经验，寻找技巧。之后，研究人员为TossingBot配备了一部摄像机作为它的眼睛，负责观察物体及其运动轨迹。通过计算机视觉算法，它看到的物体会被转换成RGB-D图像，供它分析和识别不同物体的特征。
在像素组成的成像图上，它标出了乒乓球，马克笔和木块等类别，这说明机器人依据的分类标准很可能是形状这样的几何元素，而不是颜色或重量等属性。即使两个乒乓球紧挨彼此，看起来像是一个木块，TossingBot也可以准确地区分出来，足以看出它对特征提取和分辨的准确程度。
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TossingBot在没有监督的情况下学会了分类
学会分类后，TossingBot面临的挑战是抓取和投掷。研究团队结合物理学和深度学习技术，打造出一个被他们称为“ResidualPhysics”（RP）的模型，包括感知网络、物理原理、抓取网络和投掷网络等模块。
RP模型的泛化能力很强。面对没有见过的物体时，比如假水果，装饰物和办公用品，经过训练的TossingBot可以借助之前学会的简单形状的投掷技巧，在1-2个小时之内掌握新的技巧。
经过14个小时的训练后，面对训练过的球状、柱状、方块状和锤子状物体，TossingBot的平均准确率约为82%-85%，每小时的有效抓取次数在次以上。相比之下，研究团队成员的平均投掷准确率在80%左右。
当然，这项研究本身还存在一些局限性，同时，如果可以在视觉数据的基础上，引入其它数据，可能会让系统变得更加准确，更容易掌握新物体的投掷技巧。
用机器学习打造能够区分软硬的机械手
制造一个能拿起物体的机器人已经不是什么新鲜事，但是区分物体的软硬程度则是完全不同的概念。
近日，麻省理工学院的研究人员开发出了一套新的学习系统（模型），名为“粒子交互网络”（DPI-Nets），以及一个拥有两只手指的机械手“RiceGrip”。该模型基于机器学习技术，可以教会RiceGrip识别目标材料的软硬程度，预测材料如何对其压力做出反应，并且将柔软材料捏成某种目标形状。
与机器人不同，人类大脑中的物理直觉几乎是与生俱来的。五个月大的孩子就懂得了固体和液体有所不同，从而自然而然地调整对待它们的方式。机器人也需要类似的物理模型，于是研究人员制作了一个以“粒子”为基本单位的模型。它可以将不同材料“分解”成粒子，然后对其建模，从而分析不同部分受到作用力时的形变和相互作用，形成一个动态的交互模型图。
交互图中的每一个节点代表一个粒子，相邻的节点由向边（directededge）连接，可以传递粒子相互作用的信息。一副图中包含数千个节点和向边，用来捕获和描绘粒子的复杂行为。神经网络DPI-Nets，则可以反复进行抓取训练，利用反馈数据学习如何控制抓力的大小。
这项研究虽然还处于初级阶段，但研究人员认为，让机器人建立类似人类的物理直觉很有价值，有助于进一步细化机器人的控制系统，增强它们进行细致操作的能力。
未来，研究团队将继续改进模型，帮助机器人在部分场景条件未知的条件下，更好地预测整体的互动行为，同时探索与端到端预测模块结合的可能性，用来预测图像。也许它还能学会制作寿司也说不定。
可预防偷盗行为的神奇AI系统
在电影《少数派报告》中提出了一个概念，通过对人类行为的分析，从而在犯罪者做出犯罪行为之前预防犯罪。当初看电影可能会觉得这部分有点不切实际，但是现在，日本一家公司就推出了一个AI软件---VaakEye系统，能够通过摄像头对商店中顾客的行为进行分析，从而预判并提醒店员偷窃等行为的发生。
VaakEye系统通过视频图像专注于人类行为,已经部署在日本各地的50多家商店中，其可以不断监控安全摄像头拍的画面断监控安全摄像头拍的画面。
VaakEye可以分析全身超过个点的人体运动，并能够检测出其他类型的反社会行为，包括身体攻击和更复杂的动作。
VaakEye系统注意到的每个行为都会因可疑而加权，一旦客户达到某个阈值，系统就会将其警报（包括视频剪辑）发送给相应的工作人员。当可疑对象被店员
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