即便你是独生子女，但小时候应该也有和堂兄妹抢玩具、食物的经历，现在回想起来真的是很美好的事情。当然，抢东西这事儿有输有赢，另外你发现没，你会通过对弈次数的增加、不断了解对手的章法和套路，从而更好地应对，这就是人类与生俱来的学习能力了。

谷歌和卡内基梅隆大学的开发者正是以此为灵感，做出了一套机器学习算法应用在机器人上，让它像周伯通一样“左右互搏”，通过两只机械臂互相抢东西，来提升其抓取稳定性，非常有意思。

机器人一只手抓着一个圆柱形物体，另一只手去抢。在没有加载算法前，基本上“侵略者”非常轻松地就把东西抢过来了;而加载算法、并经过几次训练之后，进攻的那种机械手居然失败了，防守方更牢固地抓住东西防止它抢夺。

不仅如此，经过锻炼的那只手臂，在自己独立工作时也能够更稳定地抓住物体，这便是这个算法的目的。

负责该项目的卡内基梅隆大学机器人研究所博士Lerrel Pinto表示，这种对抗性算法有助于机器人实现更好的自主学习，从而快速适应新的工作环境和同伴。这种基于游戏理论的洞察力算法，采用了深层学习技术，随着时间的推移，机器人会越来越聪明。

似乎，机器人和AI又学会了人类的一个技能，我们只希望它们不要某一天开始研究人类弱点，然后开始对抗人类。