Un sistem pentru a permite roboților să realizeze limbajul natural în mod eficient

Visați la un viitor în care roboții să fie folosiți pentru o varietate de activități, astfel încât să nu fie nevoiți să le facem noi?

Haide, gândește-te! Curățarea, gătitul, realizarea tuturor treburilor noastre sunt doar câteva dintre posibilitățile minunate. Ce posibilitate minunată, nu? Din păcate, în acest moment va trebui să visezi în continuare.

În timp ce sunt unele roboți minunați care există acolo, roboții nu sunt încă suficient de adaptabili pentru a desfășura o gamă largă de activități ca aceasta în mod eficient. Mai mult decât atât, deși tehnologia de recunoaștere a vorbirii a avansat cu salturi și limite, încă nu este suficient de bună pentru a fi utilizată cu roboți.

Cel mai bun pariu pentru a obține ceva de genul unui majordom robot ipotetic să vă urmeze instrucțiunile ar fi să tastați setul de instrucțiuni.

Comenzi vorbite

Problema cu comenzile vorbite este că acestea conțin diferite niveluri de complexitate, deși acest lucru ar putea să nu fie întotdeauna clar.

Imaginează-ți că îi spui robotului tău: „Ridică acea cutie de acolo”. Acest lucru pare destul de simplu, dar există o problemă. Robotul tău va trebui să descompună acest lucru în mai mulți pași înainte de a finaliza acțiunea. Un posibil scenariu pentru executarea acestei comenzi este:

• Porniți sistemul de urmărire
• Porniți motoarele de mers pe jos
• Schimba directia
• Luați măsurile necesare
• Rotiți membrele
• Clench box
• Cutie de ridicare

După cum puteți vedea, acest lucru este de fapt mai complex decât părea să fie la început. Acum imaginați-vă acea comandă în comparație cu ceva de genul „Porniți sistemul de urmărire”. Deși numărul de cuvinte folosite pentru a da aceste 2 comenzi este similar, nivelurile de complexitate ale acestora sunt diferite.

Cum putem rezolva asta? Așa cum stau lucrurile acum, roboții vor avea probleme în a înțelege diferitele niveluri de complexitate ale comenzilor rostite.

Nu te teme, o echipă la Universitatea Brown a dezvoltat un sistem care îmbunătățește modul în care roboții gestionează comenzile vorbite.

Cum să vă faceți roboții să respecte ordinele dvs.: un sistem care le permite roboților să execute eficient comenzile rostite

Cercetătorii de la Brown au folosit datele pe care le-au obținut pentru a-și antrena sistemul pentru a înțelege diferitele niveluri de complexitate. Sistemul a reușit apoi să adune ce acțiune trebuia efectuată și să înțeleagă nivelurile de complexitate asociate cu diferite structuri de propoziție.

Echipa de la Universitatea Brown a decis să abordeze problema de a determina roboții să execute comenzi vorbite folosind un sistem ingenios. Au folosit ambele Amazon turc mecanic precum și un instrument numit Virtual Cleanup World pentru a-și dezvolta modelul.

Virtual Cleanup World este un domeniu de activitate virtual. Se compune din camere cu coduri de culori, un robot virtual și un obiect cu care robotul poate îndeplini sarcinile.

Voluntarii de la Mechanical Turk și-au dat seama ce seturi de instrucțiuni au condus la anumite acțiuni în lumea Cleanup. În primul rând, au observat robotul în timp ce îndeplinea o varietate de sarcini.

Apoi au fost întrebați ce seturi de instrucțiuni au considerat că ar funcționa mai bine. Voluntarii au fost rugați să creeze comenzi de nivel înalt, de nivel mediu și de nivel scăzut.

Comenzile de nivel înalt erau acelea cum ar fi instruirea robotului să transporte un scaun într-o cameră de o anumită culoare. Comenzile de nivel scăzut erau comenzi împărțite în mai multe etape. Comenzile de nivel mediu combinau caracteristicile comenzilor de nivel înalt și de nivel scăzut.

Cercetătorii de la Brown au folosit datele pe care le-au obținut pentru a-și antrena sistemul pentru a înțelege diferitele niveluri de complexitate. Sistemul a reușit apoi să adune ce acțiune trebuia efectuată și să înțeleagă nivelurile de complexitate asociate cu diferite structuri de propoziție.

Punerea la încercare a sistemului

Când roboții au reușit să descopere rezultatul final dorit, precum și să înțeleagă nivelul de complexitate al sarcinilor, au finalizat sarcina în doar 1 secundă, în 90 la sută din timp.

Pe baza acestui lucru, a fost capabil să conceapă un plan adecvat bazat pe comenzile rostite pe care le-a fost dat. După ce le-au antrenat sistemul, era timpul să testeze roadele muncii lor. Cercetările au folosit din nou Cleanup World, precum și un robot real care operează într-un spațiu fizic configurat în mod similar cu Cleanup World virtual.

Când roboții au reușit să descopere rezultatul final dorit, precum și să înțeleagă nivelul de complexitate al sarcinilor, au finalizat sarcina în doar 1 secundă, în 90 la sută din timp.

Cu toate acestea, când a existat o defecțiune în înțelegerea nivelului de complexitate, finalizarea sarcinii a durat mai mult. În acest caz, roboții au avut nevoie de 20 sau mai multe secunde de planificare pentru a finaliza o sarcină.

Cercetătorii vor trebui să găsească modalități de a minimiza aceste defecțiuni pentru a crea un sistem mai eficient.

Gânduri finale

Roboții au încă un drum de parcurs înainte de a deveni mainstream. Cu toate acestea, această muncă ne aduce mai aproape de a avea roboți care pot înțelege cu ușurință comenzile pe care le dăm. Până atunci, du-te să-ți speli singur vasele.