В MIT роботов учат общаться с учетом контекста

08.09.2017

Alexa и Siri по-своему хороши, но их возможности ограничены. С их помощью можно заказать что-нибудь из интернет магазина или услуги прачечной, но они не постирают для вас футболку, в которой вы вчера бегали и не сменят вам простыни. Для этого нужен куда более сообразительный робот.

Группа исследователей в лаборатории Компьютерных наук и ИИ Массачусетского технологического университета разработали эквивалент Alexa для использования в связке с роботом. Программа, которую называли ComText, позволяет отдавать роботам команды, используя естественный язык. Команда исследователей испытала ComText в связке со стандартным коллаборативным роботом Baxter, которых обычно используют на предприятиях или в учебных целях, но программа универсальна и ее можно использовать и с другими типами роботов.

Обучить роботов выполнять команды, отдаваемые на естественном языке, особенно такие, которые относятся к реальному миру, - чрезвычайно сложная задача. Роботы не понимают контекста. Если вы положите на стол какой-либо предмет, и скажете роботу “подними его”, робот не будет знать, что такое “его”. Если вы попросите его поднять последний предмет, который вы использовали, он опять же не сможет проассоциировать предыдущий “опыт” с новой командой.

ComText, - это сокращение от Commands in Context (Команды в контексте), это программа, которая дает роботу то, что психологи называют декларативной или явной памятью у людей: возможность вспоминать факты и события, которые происходили ранее. Существует два типа декларативной памяти. Одна, называемая семантическая память - основана на фактах, например, что ваше день рождения такого-то числа, или что вы работаете в такой-то компании.

Кроме того, существует так называемая эпизодическая память, которая основывается на опыте прошлого, и которая помогает принимать решения в будущем. Другими словами, это “контекст” - и это то, что дает ComText роботам. Благодаря этой системе, если попросить робота взять предмет, который он брал последним, робот буквально проведет поиск в собственной памяти (которая представляет из себя видеопоток), чтобы найти предыдущую ситуацию, в которой робот использовал данный предмет, вновь идентифицирует этот предмет в реальной жизни и возьмет его.

Люди постоянно используют эпизодическую память при обработке естественной речи, даже в самом молодом возрасте. Если вы скажете ребенку “это моя чашка”, а затем попросите его “дай мою чашку”, то ребенок проассоциирует чашку на столе с вами и возьмет ее в руки, если вы попробуете. Между тем, этот процесс требует сложных ассоциаций, которые очень сложны для роботов. “Моё” - это абстракция, нельзя построить соответствующий сенсор. Это не физическое проявление.

Тем не менее, ComText может также выполнять такие действия, когда “факты”, такие как “это моя чашка” записываются в то, что разработчики называют “хранилище знаний”. Затем, когда вы попросите робота “дай мне мою чашку”, он сможет обратиться к этой базе знаний, чтобы правильно определить, какая из чашек ваша.

ComText - это очередной шаг к человеко-машинному взаимодействию. Система обеспечивает возможность для естественной коммуникации с роботами с использованием информации о предыдущих ситуациях и абстрактных концепций, таких как право собственности. Если, например, в доме вашей бабушки окажется робот, оборудованный ComText, он сможет понять, когда она просит его подобрать посылку, оставленную у двери или подать ей ее любимый свитер.

При тестировании ComText вместе с коллаборативным роботом Baxter, робот исполнял команды с точностью в 90%.

Это серьезное достижение, поскольку люди и роботы взаимодействуют все больше и больше - на заводах, дома и все чаще - на дорогах. Кстати, исследования осуществляются на средства Toyota. Контекстуальная память будет обязательной для взаимодействия с автономными транспортными средствами, поскольку они позволят управлять ими такими фразами, как:  “подбери меня там же, откуда я ехал вчера”, “забери мою жену в 5 вечера из ее офиса”, “поверни налево, после пешеходного перехода”. Все эти ситуации требуют умения робота использовать контекстную информацию.

Следующим этапом для ComText будет освоение более высокоуровневого взаимодействия и более сложных задач, нежели чем брать и класть предметы, к чему так хорошо приспособлены роботы Baxter. Разработчики планируют добавить в программу компонент для синтеза речи, что позволит роботу и человеку разговаривать, задавая друг другу вопросы для того, чтобы лучше наладить взаимодействие. Также планируется закачать в базу робота больше “знаний”, что позволит ему решать более сложные задачи и делать логические выводы. Например, если вы скажете роботу, что на столе лежит брусок алюминия, и что он является токопроводящим, то робот в дальнейшем должен суметь принести его вам, если вы произнесете “дай мне провод”. Комбинация знаний и контекстуальной памяти поможет программе лучше “понимать”, что означает та или иная команда.

+ +

Источник: fastcodesign.com

  Публикации

Последние материалы


Метки
AI / ИИ DARPA DIY (своими руками) DJI автомобили и роботы андроиды анималистичные антропоморфные Арт аэротакси безработица и роботы беспилотники бионика бытовые роботы вектор видео военные дроны военные роботы встречи выставки Греция группы дронов Дания доильные роботы домашние роботы доставка беспилотниками доставка и роботы дроны Европа железные дороги захваты игрушки Израиль ИИ Индия интервью инфоботы Ирак Иран искусственный интеллект история Италия Казахстан как заработать Канада кино Китай коллаборативные роботы колонки коммунальное хозяйство компоненты конспекты конструкторы концепты кооперативные роботы космос курьезы курьеры Латвия линки логистика машинное обучение медицина медицина и роботы море и роботы мусор и роботы наземные военные роботы налоги научные роботы необычные Нидерланды Новая Зеландия Норвегия носимые роботы ОАЭ образование образовательная робототехника обучающие роботы общепит и роботы Объединенное Королевство онлайн-курсы робототехники охрана и беспилотники охрана и роботы патенты персональные роботы пищепром ПО подводные роботы подземные пожарные роботы полевые роботы Португалия право презентации пресс-релизы применение беспилотников применение дронов применение роботов прогнозы проекты производство дронов происшествия промышленные роботы противодействие беспилотникам развлечения и беспилотники развлечения и роботы распознавание речи растениеводство регулирование регулирование дронов регулирование робототехники рекорды рисунки робомех робомобили роботизация робототехника роботрендз роботренды роботы роботы и автомобили роботы и медицина роботы и море роботы и мусор роботы и обучение роботы и развлечения роботы и строительство роботы и уборка роботы телеприсутствия роботы-транспортеры робошум рой Россия Руанда сайт RoboTrends.ru сделки сельское хозяйство сенсоры сервисные роботы синтез речи склады и роботизация соревнования софт-роботика социальная робототехника социальные роботы спорт и дроны спорт и роботы строительство США телеприсутствие термины терроризм торговля транспорт транспортные роботы тренды трубопроводы и роботизация уборка и роботы Украина уличные роботы Франция хобби-беспилотники Хождение чатбот шагающие роботы Швейцария Швеция шоу экзоскелеты эко-дроны экология электроника этика (робоэтика) Южная Корея юмор

Подписка: RSS, Email, Telegram
  Информация