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德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家曾教过人工智能代理如何做通常惟独人类才干做的事情-快速扫瞄一下并判断出整个环境，这是开辟有效搜索和搜索所必需的技能-救援机器人，有一天可以提高惊险任务的效率。

大多数AI代理-可以给予 机器人或其他机器以智能的计算机系统-都接受过非常具体的任务训练-例如识别对象或估量其体积-在他们以前经历过的环境中，例如工厂。但是由Grauman和Ramakrishnan开辟的代理是通用的，可以收集可视信息，然后将其用于各种任务。

格劳曼说：“我们希翼一个具备一般条件的特工进入环境，并为新的感知任务做好准备。” “它的表现方式是通用的，能够在不同的任务上取得成功，因为它已经学会了有关视觉世界的实用模式。”

科学家使用深度学习(一种受大脑神经网络启示的机器学习类型)在数千种不同环境的360度图像上训练他们的代理。

现在，当呈现一个从未见过的场景时，特工利用其经验来选择一些瞥见-就像一个站在大教堂中间的游客朝不同方向拍摄了一些快照-加起来超过整个场景的20%。该系统如此有效的原因在于，它不仅可以在随机方向上拍照，而且在每次瞥见之后，选择它预测的下一幅照片都将添加有关整个场景的最新信息。

这就像您以前从未去过的杂货店，看到苹果，您会期望在附近找到橘子，但是要找到牛奶，您可能会反过来看。基于瞥见，代理可以判断出它在所有其他方向上的观察结果。