(图片来源:马里兰大学)据国外媒体报道，马里兰大学的一组计算机科学家采用了一种新型的计算机“记忆”，有望推动自主机器人和自主车辆的发展，甚至整个人工智能的发展。人类自然学会如何将自己在世界上的位置与从世界上收集的信息联系起来，以及如何根据这些信息采取行动。例如，如果有人向另一个人扔球，并且时间充足，人类可以学会衡量自己与球的关系，并举手接住球。这个过程被称为“主动感知”，它允许人类根据感官预测未来的行动。人类的感觉和运动系统是统一的，这意味着一个事件的记忆包含了这些信息的组合。另一方面，机器人、无人机等系统的摄像机和运动都是独立的系统，有独立的数据流。如果可以将这样的数据结合起来，机器人和无人机可以创建自己的“记忆”，并更有效地学习模仿主动感知。研究人员使用了iniLabs的戴维斯240b DVS(动态视觉传感器)和高通的飞行板。戴维斯240b DVS只对场景的变化做出反应，类似于人眼中的神经元只有在感知到光线变化时才会发出信号，而高通的飞行板安装在四轴无人机上。使用称为多维二进制向量(HBV)的数据表示，来自无人机相机的信息和无人机速度信息存储在同一数据记录中。那么，卷积神经网络(CNN)只能以DVS的视觉记录作为参考，需要记住无人机采取的行动。卷积神经网络可以通过结合参考相机和速度数据产生“记忆”，在所有实验中都能100%准确地完成任务。相比于两个独立的数据流，这个实验的原理是机器视觉系统可以更快地引用事件和响应数据。当捕捉到特定的视觉数据时，机器人或自动驾驶汽车可以预测未来的行动，即根据输入的感知数据预测行动。或者，更简单地说，想象未来的事件，提前思考下一步。
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