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
AGV ai DARPA DIY DIY (своими руками) DJI Lely pick-and-place RPA VTOL автоматизация автомобили и роботы аддитивные технологии андроиды анималистичные антропоморфные Арт аэротакси безопасность безработица и роботы беспилотники бионика будущее бытовые роботы вакансии вектор вертолеты видео внедрения роботов военные военные дроны военные роботы встречи высотные выставки газ Германия горнодобыча городское хозяйство гостиницы готовка еды Греция грузоперевозки группы дронов дайджест Дания доение роботизированное доильные роботы домашние роботы доставка беспилотниками доставка и роботы дронизация дроны Европа железные дороги животноводство захваты земледелие игрушки идеи измерения Израиль ИИ ИИ - вкратце инвентаризация Индия инспекция интервью интерфейсы инфоботы Ирак Иран искусственный интеллект исследования история Италия Казахстан как заработать Канада киборгизация кино Китай коботы коллаборативные роботы колонки коммунальное хозяйство компании компоненты конкурсы конспекты конструкторы концепты кооперативные роботы космос курьезы курьеры лабораторные роботы Латвия лизинг линки логистика люди и роботы машинное обучение медицина медицина и роботы металлургия мобильные роботы мойка море мусор и роботы надводные наземные военные роботы налоги научные роботы необычные нефтегаз нефть Нидерланды Новая Зеландия Норвегия носимые роботы ОАЭ образование образовательная робототехника обучающие роботы общепит и роботы общество Объединенное Королевство онлайн-курсы робототехники опрыскивание охрана и беспилотники охрана и роботы патенты персональные роботы пищепром ПО подводные подводные роботы подземные пожарные пожарные роботы полевые роботы полезные роботы Португалия потребительские роботы право презентации пресс-релизы применение беспилотников применение дронов применение роботов прогнозы проекты производство производство дронов происшествия промышленные роботы противодействие беспилотникам работа развлечения и беспилотники развлечения и роботы разработка распознавание речи растениеводство регулирование регулирование дронов регулирование робототехники рекорды рисунки робомех робомобили роботизация робототехника роботрендз роботренды роботы роботы и автомобили роботы и мусор роботы и обучение роботы и развлечения роботы и строительство роботы телеприсутствия роботы-транспортеры робошум рои рой Россия Руанда сайт RoboTrends.ru сварка сделки сельское хозяйство сенсоры сервисные роботы синтез речи склады склады и роботизация соревнования сотрудничество софт-роботика социальная робототехника социальные роботы спорт спорт и дроны спорт и роботы строительство США такси телеприсутствие термины терроризм тесты технологии техносказки торговля транспорт транспортные роботы тренды трубопроводы трубопроводы и роботизация уборка Украина уличные роботы Франция хобби-беспилотники ховербайки Хождение чатбот шагающие роботы Швейцария Швеция шоу экзоскелеты эко-дроны экология электроника энергетика этика (робоэтика) Южная Корея юмор

Подписка: RSS, Email, Telegram
  Информация