Süsteem, mis võimaldab robotitel tõhusalt loomulikku keelt kasutada

Kas unistate tulevikust, kus roboteid kasutatakse mitmesuguste tegevuste jaoks, et me ei peaks neid ise tegema?

Tule, mõtle järele! Koristamine, toiduvalmistamine, kõigi meie kodutööde tegemine on vaid mõned imelised võimalused. Milline suurepärane võimalus, eks? Kahjuks peate praegu unistama.

Kuigi on mõned hämmastavad robotid mis seal eksisteerivad, ei ole robotid veel piisavalt kohanemisvõimelised, et tõhusalt teostada mitmesuguseid selliseid tegevusi. Veelgi enam, kuigi kõnetuvastustehnoloogia on hüppeliselt arenenud, ei ole see siiski robotitega kasutamiseks piisavalt hea.

Kui soovite, et hüpoteetiline ülemteener teie juhiseid järgiks, oleks kõige parem sisestada juhiste komplekt.

Suulised käsud

Häälkäskude probleem seisneb selles, et need on erineva keerukusastmega, kuigi see ei pruugi alati selge olla.

Kujutage ette, et ütlete oma robotile: "Võtke see kast sealt üles." See tundub piisavalt lihtne, kuid selles on probleem. Teie robot peab enne toimingu lõpetamist selle mitmeks etapiks jagama. Selle käsu täitmise võimalik stsenaarium on:

• Lülitage jälgimissüsteem sisse
• Lülitage kõndimismootorid sisse
• Muuda suunda
• Tehke vajalikud sammud
• Pöörake jäsemeid
• Kinnituskarp
• Tõstekast

Nagu näete, on see tegelikult keerulisem, kui esmapilgul tundus. Kujutage nüüd ette seda käsku võrreldes millegi näiteks "Lülita oma jälgimissüsteem sisse". Kuigi nende kahe käsu andmiseks kasutatud sõnade arv on sarnane, on nende keerukuse tase maailmas erinev.

Kuidas me saame seda lahendada? Praegusel kujul on robotitel raskusi kõnekäskude erineva keerukuse taseme väljaselgitamisega.

Ärge kartke, meeskond Browni ülikool on välja töötanud süsteemi, mis parandab seda, kuidas robotid räägivad käsklustest.

Kuidas panna teie robotid teie korraldusi täitma: süsteem, mis võimaldab robotitel suulisi käske tõhusalt täita

Browni teadlased kasutasid saadud andmeid, et koolitada oma süsteemi erineva keerukuse taseme mõistmiseks. Seejärel suutis süsteem koguda, milliseid toiminguid oli vaja teha, ja mõista erinevate lausestruktuuridega seotud keerukuse taset.

Browni ülikooli meeskond otsustas geniaalse süsteemi abil lahendada probleemi, kuidas panna robotid suulisi käske täitma. Nad kasutasid mõlemat Amazoni Mehaaniline türklane samuti tööriist nimega Virtual Cleanup World oma mudeli väljatöötamiseks.

Virtuaalne puhastusmaailm on virtuaalne ülesannete domeen. See koosneb värvikoodiga ruumidest, virtuaalsest robotist ja objektist, millega robot saab ülesandeid täita.

Mechanical Turki vabatahtlikud leidsid, millised juhised viisid puhastusmaailmas konkreetsete tegevusteni. Esiteks jälgisid nad robotit, kui see täitis erinevaid ülesandeid.

Seejärel küsiti neilt, millised juhised nende arvates paremini töötavad. Vabatahtlikel paluti luua kõrgetasemelised, keskmise taseme ja madala taseme käsud.

Kõrgetasemelised käsud olid sellised, nagu näiteks roboti juhendamine kandma tooli kindlat värvi tuppa. Madala taseme käsud olid mitmeks etapiks jaotatud käsud. Keskmise taseme käsud ühendasid kõrge ja madala taseme käskude omadused.

Browni teadlased kasutasid saadud andmeid, et koolitada oma süsteemi erineva keerukuse taseme mõistmiseks. Seejärel suutis süsteem koguda, milliseid toiminguid oli vaja teha, ja mõista erinevate lausestruktuuridega seotud keerukuse taset.

Süsteemi proovile panemine

Kui robotid suutsid soovitud lõpptulemuse välja mõelda ja mõistsid ülesannete keerukuse taset, täitsid nad ülesande 90 protsenti ajast vaid 1 sekundiga.

Selle põhjal suutis ta antud suuliste käskude põhjal välja töötada sobiva plaani. Pärast nende süsteemi treenimist oli aeg katsetada nende töö vilju. Teadustöös kasutati taaskord Cleanup Worldi, aga ka päris robotit, kes tegutseb sarnaselt virtuaalse Cleanup Worldiga üles seatud füüsilises ruumis.

Kui robotid suutsid soovitud lõpptulemuse välja mõelda ja mõistsid ülesannete keerukuse taset, täitsid nad ülesande 90 protsenti ajast vaid 1 sekundiga.

Kui aga keerukuse tasemest arusaamises tekkis tõrge, võttis ülesande täitmine kauem aega. Sel juhul vajasid robotid ülesande täitmiseks 20 või enam sekundit planeerimist.

Teadlased peavad leidma viise nende rikete minimeerimiseks, et luua tõhusam süsteem.

Viimased Mõtted

Robotitel on veel palju teha, enne kui nad on peavooluks saanud. See töö viib meid aga lähemale robotitele, mis saavad hõlpsasti aru neile antud käskudest. Seni mine pese ise nõusid.