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众所周知，人类在采取行动前会先对自己的行为进行思考。举个例子，如果一个人要踢球，首先他可能会考虑球会往哪里去，以及如何做才能让球达到一个新的位置。通常情况下，机器人（特别是那些没有配备高级人工智能程序的机器人）是不具备这种能力的，因为它们内部的编程只能允许它们完成一些简单的任务。

不过这种情况现在要有所改变了。据了解，加州大学伯克利分校的研究小组经过研究确定，机器人也可以拥有这种感知能力。为了证明这一点，他们开发了一种新的机器人学习技术，让机器人可以提前进行思考，以便“弄清楚它们会如何操控之前从未遇到过的物体。”

这台机器人可以想出如何操作它之前从未遇到的物体。

“视觉预见”（Visual Foresight），尽管如此，这并不代表机器人可以预测未来，至少目前还是做不到的。
　　伯克利大学的研究员将这项技术应用到了一台名为Vestri的机器人身上，使它可以预测自备摄像头几秒种以后才能看到的东西。得益于这项新技术，Vestri可以在不触碰周围障碍物的情况下，移动放在桌子上的小物体。然而，最让人震惊的是，在这项技术的支持下，Vestri能够在没有人类指导和监督，以及没有物理知识的情况下，独立完成这些小任务。

　　“我们可以想象到自己的动作会如何移动某一环境中的物体，同样，新技术也使得机器人将不同行为对周围世界产生的影响，变得视觉化。“加州大学伯克利分校电气工程和计算机科学系助理教授Sergey Levine表示，“在复杂的现实环境中，这就能对高度灵活的技能进行智能规划。”

　　视觉预见技术是基于“卷积循环视频预测”或动态神经平流（DNA）开发的。根据该团队的说法，基于DNA的模型可以根据机器人的行为，预测图像中的像素如何从一帧跳入另外一帧。正如莱文实验室的博士生，也是初始DNA模型发明人的Chelsea Finn所说，像Vestri这样的机器人现在可以“完全自主地学习一系列视觉对象操作技巧”。 

Frederik Ebert是莱文实验室的一名研究生，也参与了这项技术的研究。他将机器人的运作方式与人类在自己环境中与物体的互动方式进行了比较。

　　“人的一生中，会与各种各样的物体进行互动，因此，即使在没有老师的情况下，人类还是人掌握了对象操作技能。”Ebert说，“研究表明，我们可以开发一套机器人系统——利用大量自动收集的数据来学习被广泛应用的操控能力，尤其是具体对象的推动能力。”

　　莱文指出，Vestri的能力仍然具有一定的局限性，改进视觉预见技术，要做的还有很多。但总有一天，这项技术可以用于帮助自动驾驶汽车上路，令其更好地应对新环境或者不熟悉的物体。

　　尽管如此，这项技术还需要各种改进，才能实现这一目标，比如，更精细的视频预测以及收集更具体视频数据的方式，等等。有了这些改进之后，机器人或许就可以完成更为复杂的任务了，比如拿起和放置物体，处理像衣服或绳子等柔软且容易变形的物体。甚至有一天，机器人还可以帮我们洗衣服。