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AI正在為機器人領域帶來全新的進化。MIT與哥倫比亞大學的研究團隊開發了一種技術，讓機器人能透過一台相機觀察自身動作，學習身體結構與控制方式。
這項技術不再需要傳統複雜的感測器或精密模擬器，機器人能像人類一樣「邊嘗試邊學習」。此技術正逐步實現從工業到家庭等多樣場景中的自律機器人應用。
改變未來的“自我觀察型機器人”
MIT的CSAIL與哥倫比亞大學的Creative Machines Lab開發的最新AI技術，讓機器人能透過一台相機觀察自身，實現對身體結構與動作的理解，並進行「自我建模」。
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MIT的研究引入了名為「Neural Jacobian Fields（NJF）」的技術，而哥倫比亞則提出了「Kinematic Self-Awareness」的概念。這些技術讓機器人無需傳統複雜的感測器或程式，即可構建動作模型。就像人類透過鏡子學習如何使用身體，機器人也能從自身動作中學習。
適應損壞與變化的機器人
這項技術的創新性不僅限於動作學習。透過自我觀察，機器人能識別結構變化並修正動作，即使在受損後仍能持續作業。
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例如，家庭用機器人即使因碰撞家具而損壞手臂，也能自我調整並維持動作。工廠中的機器人手臂若發生偏移，也能自動重新校準，避免生產中斷。這種適應性大幅提升了從製造業到家庭、農業等多種場景的可靠性。
相機與AI描繪的機器人未來
傳統上需要工程師設計的模擬器，如今透過這項研究，機器人能自律構建「自己的模擬器」。深度學習技術使其能從2D影像推測3D動作，並靈活應對現實中的變化。
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研究人員展望，這類「自我認識型機器人」未來將在建築、醫療等領域發揮作用，透過自我修復與自我優化，大幅減輕人類的負擔。
