那么这东西用什么来提示呢？答案就是激光。是的，你木有看错，竟然是激光！

　　Watch-Bot由一个3D传感器（例如微软的Kinect体感外设那种），一个能倾斜和移动的摄像机，一个笔记本电脑和一个激光发射器组成。研究者们把它布置在厨房和办公室里，大约花了一周的时间去记录主人的生活。这一周里它不知疲惫地记录下458段视频，然后将这些图像分解并研究，划分出21种不同的行为，23种不同的物体，以及在其中222段视频中主人忘记了一些事情。

　　科学家们为了训练Watch-Bot，一方面在它面前呈现人们没有忘记事情的场景，另一方面又演示那些忘记了某些步骤的场景，但并不告诉它正确的做事顺序是怎样的，也不告诉它哪些步骤被被忘记了。而Watch-Bot的核心科技就是，它能够自主的根据概率论的自适应模型，从摄像机和3D传感器的数据中分析出前后行为之间的联系，以及完整的没有遗漏的行为方式究竟是怎样的，这种方式被人工智能领域的学者称为“非监督式学习”。首先，Watch-Bot会浏览整个事情的流程，通过自适应模型分析出被遗忘的步骤，然后根据3D传感器的输入将某一物体和该步骤联系起来。之后，将该物体映射到摄像机的视角里。最后，摄像机将调整角度和高低，直到激光发射器指出这个正确的物体为止（没错，就是仅仅用激光束把该物体指出来，至于你忘了什么事是和这个物体有关的，Watch-Bot可不知道，不过话说回来，如果这还想不起来，那科学家也只能表示无能为力了）。
 

　　在测试中，Watch-Bot能够成功提醒主人的概率高达6成。提醒成功的场景包括，看完书忘了放回书架，电脑关机后忘记关电脑显示器，倒了一杯牛奶之后忘记把剩下牛奶放回冰箱，以及微波炉里的小吃。大部分的研究参与者都表示这个“机器人守护者”很给力，有相当巨大的市场前景。

　　还有很重要的一个基本要点是，这台Watch-Bot并不知道究竟发生了什么，也不知道自己在做一件多么伟大的事情（其实它就是在跑代码而已），因此，微波炉是干嘛用的，牛奶到底坏了没坏，这些事对它而言没有什么意义。Watch-Bot只是利用非监督式的学习算法，通过概率论的自适应模型，分析出在一系列的步骤中哪一个被遗忘了。比如放牛奶这件事，Watch-Bot经常见到主人倒了一杯牛奶后会把剩下的放回冰箱里，可是有一天主人突然没有放回去，那它就觉得有问题，于是用激光把牛奶指出来，这就是它所做的事情。

　　从某种意义上说，Watch-Bot这种“蠢萌蠢萌”的特性其实正好是它的优势。因为如此一来就不用纠结于某件事的外部意义，反而更关注于事情的具体的流程和步骤，因此适应新的场景和识别新的流程的能力就更强，并且随着使用时间的加长，Watch-Bot将更好用更“聪明”。实际上研究者们已经在拓展Watch-Bot的视野，让它利用YouTube上用户上传的日常生活视频进行学习，从而增强它的提醒实力，这其实是一个名为RoboWatch的项目的一部分。

　　到目前为止，Watch-Bot在实际应用场景中的提醒能力还不足以推向普通的大众，不过研究者们并不觉得失落，反而是充满了期待。因为Watch-Bot项目的立项初衷本来就不是一个终点，反而它是一种证明，即任何一个潜在的科学技术，一旦具备了类似于3D传感器和摄像机那样的空间感知和图像识别能力，以及一个类似于激光发射的神器，就能很容易地被转变成一类应用广泛的机器人。即使目前的情况可能并不尽如人意，不过研究者们对未来充满了期待。