2016年MIT人工智能黑科技：神经网络与机器人最前沿

能够预测未来的机器，能够修复伤口的机器人，无线情绪检测器，这些只是今年MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的部分项目。今年，MIT CSAIL的研究人员在机器人学、无线技术、软件系统以及其他学科领域开展了一系列项目，本文介绍了16个引人注目的成果，涵盖了CSAIL的多个计算机科学学科。

机器人——从探索火星到探索胃袋

可吞服的微型折叠机器人

由CSAIL主任Daniela Rus带领的团队开发了一种可吞服的微型折叠机器人，这种机器人装于一个可吞服的胶囊中，进入人的胃袋后展开，在外部磁场作用下进行转向或者沿胃壁爬动，并挪走被误食的纽扣电池或者进行伤口修复。

太空探索Valkyrie机器人

CSAIL机器人动力小组的研究人员为NASA的仿人机器人 “Valkyrie”编程，以让机器人完成一系列高难度任务，未来可用于火星探索、外太空旅行等任务。Valkyrie机器人身上有四个摄像头，28个力矩控制的关节，44度自由度以及超过200个传感器，未来可以在太空任务中帮助宇航员，甚至取代宇航员执行任务。

液压驱动3D打印机器人

CSAIL使用交错结合固态与液态3D打印技术打造出完整机器人，机器人使用液压驱动，而且只有单个打印步骤，不需组装。

计算机视觉进展

可触摸的交互式动态视频技术

CSAIL提出一种称为交互式动态视频（Interactive Dynamic Video）的新型成像技术，能够让人使用普通的摄像机进入视频并“触摸”到视频里的物体。

（地址：http://news.mit.edu/2016/touching-objects-in-videos-with-interactive-dynamic-video-0802）

Cinema 3D电影显示器

来自CSAIL和以色列魏兹曼科学研究所的研究人员制作了一种名为Cinema 3D的电影显示器，使用特殊镜头和镜子，观众不许佩戴笨重的3D眼镜就能观看3D电影。

（地址：http://news.mit.edu/2016/glasses-free-3d-larger-scale-0725）

能预测未来的算法

CSAIL团队创建了一个算法可以预测“下一帧”图像，根据视频展示多一张定格图片，计算机能预测接下来图片中主要物体的动作，比如，两个人会拥抱还说击掌等等。在进行了600个小时的无标签视频训练后，团队用新视频进行了测试，算法识别正确率达43%，高于之前算法的36%。

（地址：http://news.mit.edu/2016/teaching-machines-to-predict-the-future-0621）

算法绘制第一张黑洞图片

就像无线电穿越墙一样，黑洞的射线也穿透银河系成爱。我们可能永远不能看到银河系中心，因为那里有太多东西挡在中间。要让黑洞成像，可能需要一个直径10000公里的望远镜，这而地球直径才不到13000公里。后来中心采用多个望远镜同时提供数据，但是依然有很多数据空洞，需要这个叫CHIRP（Continuous High-resolution Image Reconstruction using Patch priors）的算法来弥补。用机器学习算法识别视觉模式，真实图片中64像素的方块递归，她用这些特征进一步优化算法的图像重建。这一算法在重建原始图片上通常比之前的算法更好，对噪音的处理也更好。

（地址：http://news.mit.edu/2016/method-image-black-holes-0606）

健康医疗技术

医疗助理机器人

机器人帮助产房的护士规划工作，可建议把病人移到哪里，以及谁要做剖腹产。就像很多AI系统，这个机器人通过“看中学”被训练的。但是研究者还从来没有把这一技术用于规划中作，因为协