表演跳舞机器人

表演跳舞机器人参数：高度约40CM

可仿人类自主直立行走 动作准确灵活

可通过语音、键盘、遥控器操控，3D可视化动作编程，可表演唱歌、跳舞、功夫、踢足球等，也可编程编辑动作，对小孩子提高科学知识的性趣很有好处哦。

许多研讨人工智慧(AI)的公司都在透过深度学习来教会机器人辨识图像，卡内基美隆大学(CMU)的研讨团队则选了别的一种办法，他们试著经验机器人透过触摸来认知世界，就像婴儿一样。

　　TechCrunch 报导，在每天 8 小时实验时期，这个名为「Baxter」的机器人只需一个任务要进行──从桌上随机抓取物品，它的动作缓慢而笨拙，即使如此，这一个月时期也现已进行了 5 万次的抓取动作，Baxter 正在透过触觉反应和检验过错来学习。

　　研讨团队在宣布的论文中，说明了他们怎样透过让机器人反覆触摸物品，来进步对物品的认知，「以婴儿来说，他们透过用手推、戳物品、把东西放进嘴裡或扔出去来学会认知表徵，我们也希望到达这么的方针，所以在 Baxter 的程式平台中建构了类似的方式，让它们在桌面环境上戳、抓取并查询物品。」

　　为了阐明学习触摸的重要性，研讨室助理 Dhiraj Gandhi 用 1970 时代中期英国的一项实验做为比方，其时研讨人员对两隻猫进行认知实验，其间一隻就像平常一样日子、与世界触摸，另一隻猫则只可以观看，不被容许触摸物品，毕竟只需被容许与环境互动的学会爬行，只能查询的不能做出一样做法。

　　而在实验中，Baxter 逐渐地展现出对物品认知的进步，当机器人认出了解的物品时，平板闪现萤幕上会暴露「微笑」，并且抓取物品放入适宜的篮子;如果对物品不了解，萤幕上则会暴露「利诱」的表情──研讨人员并不担忧，他们信任没有什麽是别的 5 万次抓取练习学习不了的。

　　这项研讨改变了传统的机器视觉学习方式，不同于以往系统透过现已输入的标籤去区分、寻觅物品，Baxter 是透过触摸来自我学习认知，Gandhi 说明，以前图像和标籤之间并没有互动，在视觉系统中只需数据可以收集。