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因此，Facebook的研究人員部署了一個人工智能模型，機器人根據視頻來決定采取什么行動，但不是實際的視頻數據，而是給它輸入高分辨率的觸摸數據。
結果表明，該算法并不真正關心它是否像我們平時觀察世界的圖像，只要數據是以視覺方式呈現的，例如作為觸覺傳感器上的壓力圖，它就可以像圖像一樣分析該模式。
這對Facebook有什么用呢？
雖然Facebook對用戶接觸并沒有多大興趣。但這不僅僅是接觸的問題，而是跨模式應用學習。
試想你*次看到兩個不同的物體，閉上眼睛，單靠觸摸就可以很容易地分辨出來。為什么會這樣？
因為當你看到某個東西時，你不只是觀察到它的樣子，還構想了一個內部模型來表示它，包含了多種感官和視角。
類似地，人工智能助理可能需要將其學習的內容從一個領域轉移到另一個領域，比如說聽覺數據告訴握力傳感器如何握緊物體，或者視覺數據告訴麥克風如何分離聲音。
現實世界是一個復雜的環境，這里的數據更嘈雜，信息量更大。無論數據類型如何，都能夠利用這些數據對于可靠理解和與現實交互非常重要。
所以你會發現，這些研究本有趣，而且事實上也很重要。正如描述這項研究的博客文章所言：“我們專注于使用機器人技術，這不僅會生產出更有能力的機器人，還將在未來數年或者數十年內挑戰人工智能的極限。如果我們想要更接近像人類那樣思考、計劃和推理的機器，那么我們需要構建人工智能系統，使其能夠在多種場景中自主學習，不僅僅是在虛擬的數字世界。”
隨著各大網絡社交媒體不斷擴大其影響力，其應用程序和服務的的范圍涉及日常生活的方方面面，它對人工智能助力的要求也就越來越復雜。
雖然我們不會很快看到一個“Facebook機器人”，但未來可期。
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