在麻省理工学院教导航机器人在城市的街道上
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<的许多行动，我们正是因为它是"自动"。 同意，当我们走在街上人群中的其他人#8212；我们是不是在思考如何和在哪里把他的脚行走时，在路径，以避免的障碍，并有什么力推动关于跨跳小水坑。 但机器人被剥夺了奖金。 他们需要明确的算法，否则他们只是感到困惑。 教的导航机器人在一个不断变化的情况下，被称为新的发展专家从麻省理工学院。
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<工程师在麻省理工学院目前正忙于建立一个程序，可以教机器人不只是在太空中导航，而且还要考虑的因素很多，可能会影响最终结果。 正如一位作者安德烈*巴尔布
<大段引用><"现在的人工智能的工作方式如下：移动使用的连续运行的算法垫的方式。 在每个步骤之后，他分析的情况下，"图"所有可能采取的行动和选择他们的最优化。 因此，甚至一千次通过相同途径，机器人会做的一切，就像许多尝试前。 他只是不享经验。"
<为了改进这种统计数据，研究人员来自马萨诸塞技术学院的补充算法的运动的新的第8212;"因素的认识的环境。" 它应该允许的导航机器人为我们做的。 在一系列的测试使用新的设计、机器人的机制必须克服的障碍与其他移动的物体。 它发现，不同于第一次，按照路不仅不被再次计算，但用于已经获得的信息在以前的"旅游".
<嗯，有趣的是，新算法在麻省理工学院的发展没有那么多机器人，但对于自动驾驶的汽车，因为这种行为将使更有效的分析城市环境和在理论上可以使一个自动驾驶的汽车更多的安全。 新闻服务的大学已经表示，新技术应用在新的项目，麻省理工学院和丰田。
<你怎么感觉关于这些事态发展吗？ 写的关于它在我们<强>
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