麻省理工學院（MIT）計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）的研究人員開發了一種名為「神經雅可比場（NJF）」的AI系統，使機器人能夠僅通過單個攝像頭學習運動控制，無需複雜的傳感器或詳細編程。這項技術使機器人能夠理解自身結構和運動反應，實現自我意識。
該系統的核心是一個神經網絡，能夠捕捉機器人三維幾何結構與控制信號之間的關係。通過觀察機器人的隨機運動，NJF系統學習機器人如何對控制信號作出反應，從而實現精確的運動控制。
研究人員在各種機器人上測試了NJF系統，包括軟體機器手、剛性機器手、3D列印機器手臂和無內建傳感器的旋轉平台。在所有測試中，該系統都成功地學習了機器人的形狀和對控制信號的反應，僅通過視覺數據和隨機運動。
這項技術的發展對科技教育領域具有深遠影響。NJF系統使機器人能夠在無需複雜傳感器或詳細編程的情況下進行精確控制，降低了機器人技術的入門門檻。教育機構可以利用這項技術開發更具創新性的課程，讓學生能夠親身體驗和學習機器人技術。
此外，NJF系統的應用還可以促進機器人教育的普及和發展，為學生提供更豐富的學習資源和機會。該系統的發展將為未來的科技教育帶來更多可能性，並促進學生在科技領域的創新和發展。