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康奈爾大學個人機器人實驗室的一只機器人已經學會預測人類行為，在不需要交互的情況下，自動瞅準時間走過來提供服務。上面的視頻首先展示了機器人是如何幫助研究人員打開冰箱門;接著，它通過預測人類行為來防止把啤酒誤倒在桌子上。(不過，這只機器人是不是還沒學會怎么抓冰箱門把手，居然拽著一條毛巾來開門!)

要在什么時候、什么地方為主人倒一杯啤酒?什么時候幫主人打開冰箱門?對于機器人來說這些可都不是簡單的問題，畢竟在它對當前環境做出評估和反饋的過程中存在著太多的變量。現在，康奈爾大學的計算機科學研究人員找到了解決方案。

他們的機器人通過一臺 Kinect 3D 攝像頭獲得視野，同時配有一個3D視頻數據庫，進而利用這兩者辨別它所看到的人類活動。機器人會考慮視野中的物體的可能用途，并判斷這些可能的用途與當前人類活動的匹配程度，然后生成一組人類未來可能會做出的動作，最后選擇其中可能性最高的一個來應對。隨著人類活動的繼續，它會更新并修正自己的預測結果。

例如，視頻中的機器人看到研究人員拿起小鍋并面朝冰箱后，給出了兩個高優先級的預測結果：放下小鍋，或者將其放入冰箱。等看到研究人員走向冰箱后，機器人就可以確定他要將小鍋放入冰箱，隨后就自動過來打開冰箱門。在為研究人員倒啤酒的過程中也進行了相似的處理。

康奈爾大學計算機科學教授阿莎托什•賽科森納(Ashutosh Saxena)說：“我們提煉出了人類行為的一般法則。拿喝咖啡來說，它是一項完整的人類活動，卻也是由多個一般性動作組成的。”他還解釋道，機器人為這些一般性動作建立了一個“庫”，并能以不同的方式將這些動作進行組合，從而可以識別出各種不同的完整動作。

在測試中，機器人預測未來一秒內活動的準確率高達82%，預測未來三秒內活動的準確率也達到了71%，預測未來十秒內活動的準確降幅較大，但依然達到了57%。

賽科森納說：“雖說人類行為是可以預測的，但也并非永遠可以。現在我們差不多是在給機器人硬編碼各種響應行為，未來將研究機器人響應行為的形成機理，讓它自己學會如何做出響應。”

下個月，賽科森納將分別在美國亞特蘭大的機器學習國際會議和德國柏林的科學與系統工程會議上展示他們的研究成果。

這項研究收到了美國軍方、斯隆基金會和微軟公司的資助。