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在“学做饭”这件事情上,机器人比人类努力多了

2019-11-18 17:44:42 来源:前瞻网

在“学做饭”这件事情上,机器人比人类努力多了

在模仿人类方面,机器人已可以做到很多事情,比如搬运物体、模仿人类字迹、调酒等,但对略微复杂1点的事情机器人就会遇到困难,比如在厨房里进行烹饪。

在模仿人类的动作时,机器人常常会被人们不经意完成的1些小动作所困扰,被分散对主要任务的注意力,比如移动糖罐、翻找餐具等。

为了解决这个问题,华盛顿大学、斯坦福大学、伊利诺伊大学香槟分校、多伦多大学和英伟达的研究人员提出了1种“逆计划”系统,通过1系列以厨房目标为条件的视频演示来评估他们的技术,该团队报告称,他们的动作推理方法将任务成功提高了20%以上。

动作推理

动作推理能够使得机器人在完全不同的环境中计划履行、复制相同的目标。但研究人员表示,在1个杂乱的环境中,比如1个厨房,对象的配置方式可能会使得目标变得模糊。

在这类情形下,仅仅辨认1个动作是不够的,由于1个任务可能需要很多的动作。比如,为了拿起1把厨刀,人类可能会先挪开餐盘,掀起桌布,再从桌布下拿起厨刀。

MIT计算机科学与人工智能实验室就有1个“自主机器人的任务和运动计划”项目,表明“我们的目标是设计算法,使机器人能够在人类环境中操作,同时推理高级任务动作和低级动作”,例如,让1个机器人在家庭厨房中自主做饭。

为了完成这样的任务,它必须斟酌高层次的目标,比如需要哪些成份;同时还有低层次的目标,比如如何拿到这些成份。通常,低层次目标的可行性会影响高层次目标,比如拿到1种配料可能需要机器人打开冰箱门、移开几样挡在前面的东西。

对人类来讲,做到这些事情仿佛是自但是然的。在已知的宇宙中,人类的大脑是最复杂的东西之1,具有数以10亿计的神经元,每一个神经元都和数千神经元相联系。科学家已精确地找到大脑中负责特定任务的不同中心,但在领会神经元网络如何相互协作以完成这些任务方面,依然缺少有效的研究手段。

机器人“学做饭”

在这个实验中,研究人员为人工智能系统准备了1个真实的视频演示,他们让它学习1个有着24个任务的烹饪目标,关于1个人类厨师准备倒入配料,这些配料最初被3个物体阻挡,包括1个饼干盒、1个芥末瓶和1个糖盒。

研究人员说,他们的完全模型明确地对演示中的物体进行了运动推理,因此不会盲目地把所有的物体运动都当作故意的。

另外,他们注意到,它使模仿学习在不同的环境中成为可能。虽然视频中的人操作了1个对象(即糖盒),系统还是成功归纳了正确的目标。虽然糖盒出现在厨房里,但机器人意想到它不需要移动它,由于糖盒并没有挡住所需的配料。

“我们的研究结果表明,这使得我们能够显著地超出之前的方法,即基于运动计划或任务计划来推断目标,”合著者写道。

这项研究将有益于人工智能在往通用人工智能发展的道路上更进1步。

此前,美国威斯康星大学麦迪逊分校的1个研究小组已在机器人模仿人类敲鸡蛋、拧瓶盖、摆放盘子方面获得了进展,市面上也已出现了很多能够根据预设菜谱做饭的机器人,还有会研究馅饼食谱的机器人、能制作饭团和寿司的机器人等。

也许有1天机器人真的能走入我们的家中,像家人1样为我们做出各种各样的美食。

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