如果你玩过抽积木游戏，你肯定记得它的游戏规则：你和你的对手轮流从一座高高的积木塔中抽出一根积木，并叠放到最上层，如此反复，直到其中一个人让积木塔倒塌，决出胜负，游戏才结束。
你可能会觉得这个游戏非常的简单，但是对机器人来说却非常的困难。早在1997年“深蓝”机器人就打败了国际象棋大师卡斯帕罗夫，最近又打败了中国著名的围棋大师柯洁，你可能会说，围棋这么难的竞赛人工智能都能赢，抽积木对它们来说简直就是小儿科啦。
但实际上，在国际象棋和围棋比赛中，人工智能只需要计算出棋子该怎么走才能获胜就行了，这一切对它们来说都是“纸上谈兵”。但抽积木游戏，不仅要选出最合适的那根积木，还得在抽出和叠放的过程中掌握合适的力道，才不会让积木塔倒塌，同时你还得想方设法为你的对手创造困难。
目前机器人还很难发展出比我们人类更灵敏的触觉和更精准的力量掌控，因此在动手能力这方面它们还很难战胜人类。
最近，人工智能专家们正试图突破这一挑战。麻省理工学院的机械工程师们开发出了一种双指机器人，使用人工智能和传感器来计算出这个游戏的物理原理，并进行游戏。
来自麻省理工学院（MIT）的博士生、机械工程师尼玛·法泽利（Nima Fazeli）说：“人工智能需要与积木塔进行物理信息交互，以获得足够的信息来做出决策。”最近他把自己的研究成果发表在《科学机器人学（Science Robotics）》杂志上
法泽利和他的同事们开发的这个双指机器人，可以抓住一根积木，也可以轻轻推动它。这台机器依靠两个传感器来感知充满积木的世界：一个传感器可以扫描积木塔，另一个力传感器在它的“手腕”上，可以感知到自己在抽出积木的过程中用了多大的力。通过这些传感器和深度学习技术，它能够辨别出游戏的物理信息。
来自麻省理工学院的机械工程学教授阿尔贝托·罗德里格斯（Alberto Rodriguez）说，我们的最终的目标是让它精确地判断，什么时候该给予积木块一个持续的推动，用多大的力推动，什么时候该停止。如果在抽出积木的过程中，积木塔倒塌了，它会保存之前的错误方法，并在下一次玩这个游戏时不再用这个方法。
由于人工智能的存在，这种程度的学习是机器人能做得到的，尽管工程师们必须先给机器人输入一些基本的信息，告诉机器人游戏的目标是用最合适的方式移除一根积木，然后把它放在积木塔的最上面。
但是其他的过程是完全自主的，罗德里格斯说：“它需要自己决定推动哪一根积木，以及要探测哪一根积木；自己决定如何提取它们；自己决定什么时候继续提取它们，并把它放在顶上哪个位置。”
简单来说，机器学习的方式非常的“笨”，它们只是在千万次试错中，获得反馈，并找到最优解而已。只是它们具备非常优秀的记忆能力和计算能力，玩得越多，错得越多，它们就玩得越好。
罗德里格斯说，这个装置“足够好，可以和人比赛”，即使它的速度很慢，但它也会很有趣。研究人员说，这个机器人已经可以击败很多的业余玩家，但在面对一些专业玩家的时候，它还是显得束手无策。
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