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[導(dǎo)讀] 在模仿人類方面,機(jī)器人已經(jīng)可以做到很多事情,比如搬運(yùn)物體、模仿人類筆跡、調(diào)酒等,但對(duì)于稍微復(fù)雜一點(diǎn)的事情機(jī)器人就會(huì)遇到困難,比如在廚房里進(jìn)行烹飪。 在模仿人類的動(dòng)作時(shí),機(jī)器人經(jīng)常會(huì)被人們

在模仿人類方面,機(jī)器人已經(jīng)可以做到很多事情,比如搬運(yùn)物體、模仿人類筆跡、調(diào)酒等,但對(duì)于稍微復(fù)雜一點(diǎn)的事情機(jī)器人就會(huì)遇到困難,比如在廚房里進(jìn)行烹飪。

在模仿人類的動(dòng)作時(shí),機(jī)器人經(jīng)常會(huì)被人們不經(jīng)意完成的一些小動(dòng)作所困擾,被分散對(duì)主要任務(wù)的注意力,比如挪動(dòng)糖罐、翻找餐具等。

為了解決這個(gè)問(wèn)題,華盛頓大學(xué)、斯坦福大學(xué)、伊利諾伊大學(xué)香檳分校、多倫多大學(xué)和英偉達(dá)的研究人員提出了一種“逆規(guī)劃”系統(tǒng),通過(guò)一系列以廚房目標(biāo)為條件的視頻演示來(lái)評(píng)估他們的技術(shù),該團(tuán)隊(duì)報(bào)告稱,他們的動(dòng)作推理方法將任務(wù)成功提高了20%以上。

動(dòng)作推理

動(dòng)作推理能夠使得機(jī)器人在完全不同的環(huán)境中計(jì)劃執(zhí)行、復(fù)制相同的目標(biāo)。但研究人員表示,在一個(gè)雜亂的環(huán)境中,比如一個(gè)廚房,對(duì)象的配置方式可能會(huì)使得目標(biāo)變得模糊。

在這種情景下,僅僅識(shí)別一個(gè)動(dòng)作是不夠的,因?yàn)橐粋€(gè)任務(wù)可能需要很多的動(dòng)作。比如,為了拿起一把廚刀,人類可能會(huì)先挪開(kāi)餐盤,掀起桌布,再?gòu)淖啦枷履闷饛N刀。

MIT計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室就有一個(gè)“自主機(jī)器人的任務(wù)和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃”項(xiàng)目,表明“我們的目標(biāo)是設(shè)計(jì)算法,使機(jī)器人能夠在人類環(huán)境中操作,同時(shí)推理高級(jí)任務(wù)動(dòng)作和低級(jí)動(dòng)作”,例如,讓一個(gè)機(jī)器人在家庭廚房中自主做飯。

為了完成這樣的任務(wù),它必須考慮高層次的目標(biāo),比如需要哪些成分;同時(shí)還有低層次的目標(biāo),比如如何拿到這些成分。通常,低層次目標(biāo)的可行性會(huì)影響高層次目標(biāo),比如拿到一種配料可能需要機(jī)器人打開(kāi)冰箱門、移開(kāi)幾樣擋在前面的東西。

對(duì)于人類來(lái)說(shuō),做到這些事情似乎是自然而然的。在已知的宇宙中,人類的大腦是最復(fù)雜的東西之一,擁有數(shù)以十億計(jì)的神經(jīng)元,每個(gè)神經(jīng)元都和數(shù)千神經(jīng)元相聯(lián)系。科學(xué)家已經(jīng)精確地找到大腦中負(fù)責(zé)特定任務(wù)的不同中心,但在領(lǐng)會(huì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)如何相互協(xié)作以完成這些任務(wù)方面,仍然缺乏有效的研究手段。

機(jī)器人“學(xué)做飯”

在這個(gè)實(shí)驗(yàn)中,研究人員為人工智能系統(tǒng)準(zhǔn)備了一個(gè)真實(shí)的視頻演示,他們讓它學(xué)習(xí)一個(gè)有著24個(gè)任務(wù)的烹飪目標(biāo),關(guān)于一個(gè)人類廚師準(zhǔn)備倒入配料,這些配料最初被三個(gè)物體阻擋,包括一個(gè)餅干盒、一個(gè)芥末瓶和一個(gè)糖盒。

研究人員說(shuō),他們的完整模型明確地對(duì)演示中的物體進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)推理,因此不會(huì)盲目地把所有的物體運(yùn)動(dòng)都當(dāng)作故意的。

此外,他們注意到,它使模仿學(xué)習(xí)在不同的環(huán)境中成為可能。盡管視頻中的人操作了一個(gè)對(duì)象(即糖盒),系統(tǒng)還是成功歸納了正確的目標(biāo)。雖然糖盒出現(xiàn)在廚房里,但機(jī)器人意識(shí)到它不需要移動(dòng)它,因?yàn)樘呛胁](méi)有擋住所需的配料。

“我們的研究結(jié)果表明,這使得我們能夠顯著地超越之前的方法,即基于運(yùn)動(dòng)規(guī)劃或任務(wù)規(guī)劃來(lái)推斷目標(biāo),”合著者寫(xiě)道。

這項(xiàng)研究將有利于人工智能在往通用人工智能發(fā)展的道路上更進(jìn)一步。

此前,美國(guó)威斯康星大學(xué)麥迪遜分校的一個(gè)研究小組已經(jīng)在機(jī)器人模仿人類敲雞蛋、擰瓶蓋、擺放盤子方面取得了進(jìn)展,市面上也已出現(xiàn)了不少能夠根據(jù)預(yù)設(shè)菜譜做飯的機(jī)器人,還有會(huì)研究餡餅食譜的機(jī)器人、能制作飯團(tuán)和壽司的機(jī)器人等。

或許有一天機(jī)器人真的能走入我們的家中,像家人一樣為我們做出各種各樣的美食。

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