Как да накарате роботите да спазват вашите поръчки
Мечтаете ли за бъдеще, в което роботите се използват за различни дейности, така че да не се налага да ги правим сами?
Хайде, помислете! Почистване, готвене, вършене на всички наши задължения са само няколко от чудесните възможности. Каква прекрасна възможност нали? За съжаление, в момента ще трябва да продължите да мечтаете.
Докато има някои невероятни роботи които съществуват там, роботите все още не са достатъчно адаптивни, за да извършват широк спектър от дейности като тази. Освен това, въпреки че технологията за разпознаване на реч е напреднала с прескачания, тя все още не е достатъчно добра за използване с роботи.
Най-добрият ви залог за получаване на нещо като хипотетичен иконом на робот, който да следва вашите инструкции, е да въведете инструктажа.
Говорещи команди
Проблемът с изговорените команди е, че те съдържат различни нива на сложност, въпреки че това не винаги може да е ясно.
Представете си да кажете на робота си: „Вземете тази кутия там.“ Това изглежда достатъчно просто, но има проблем. Вашият робот ще трябва да разбие това на няколко стъпки, преди да завърши действието. Възможен сценарий за изпълнение на тази команда е:
- Включете система за проследяване
- Включете ходещи мотори
- Промяна на посоката
- Направете необходимите стъпки
- Завъртете крайниците
- Кутия за стискане
- Повдигаща се кутия
Както можете да видите, това всъщност е по-сложно, отколкото изглеждаше за пръв път. А сега си представете тази команда в сравнение с нещо като „Включете вашата система за проследяване.“ Въпреки че броят на думите, използвани за даване на тези две команди, е подобен, нивата им на сложност са разделени от светове.
Как можем да решим това? Както е сега, роботите ще имат проблеми да разберат различните нива на сложност на изговорените команди.
Не се страхувайте, екип на Браун университет е разработила система, която подобрява начина, по който роботите работят с разговорни команди.
Как да накарате роботите да се подчиняват на вашите поръчки: Система за даване на възможност на роботите да изпълняват ефективно командваните команди
Изследователите от Браун използваха получените данни, за да обучат системата си, за да разберат различните нива на сложност. След това системата успя да събере какви действия трябва да бъдат извършени и да разбере нивата на сложност, свързани с различни структури на изречения.
Екипът от Браун университет реши да реши проблема с получаването на роботи, които да изпълняват разговорни команди, като използват гениална система. Те използваха и двете на Amazon Механичен турчин както и инструмент, наречен Virtual Cleanup World за разработване на техния модел.
Механичният турчин е пазар за работа, която изисква интелигентността на хората. Въпреки че изкуственият интелект прави някои впечатляващи подвизи, има много задачи, които хората могат да изпълняват по-ефективно, като например идентифициране на обекти във видеоклип. Състои се от цветно кодирани стаи, виртуален робот и обект, с който роботът може да изпълнява задачи.
Доброволците в Mechanical Turk разбраха кои инструкции доведоха до конкретни действия в света на почистването. Първо, те наблюдаваха робота, тъй като той изпълняваше различни задачи.
След това бяха попитани какви инструкции определят, че ще работят по-добре. Доброволците бяха помолени да създадат команди от високо, средно и ниско ниво.
Командите на високо ниво бяха тези като инструктиране на робота да носи стол до стая с определен цвят. Командите на ниско ниво бяха команди, разбити на няколко стъпки. Командите от средно ниво комбинираха функциите на командите от високо и ниско ниво.
Изследователите от Браун използваха получените данни, за да обучат системата си, за да разберат различните нива на сложност. След това системата успя да събере какви действия трябва да бъдат извършени и да разбере нивата на сложност, свързани с различните структури на изречения.
Поставяне на системата на тест
Когато роботите успяха да разберат желания краен резултат, както и да разберат нивото на сложност на задачите, те изпълниха задачата само за 1 секунда 90 процента от времето.
Въз основа на това той успя да измисли подходящ план въз основа на изговорените команди, които му бяха дадени. След като тренираха тяхната система, беше време да тестват плодовете на техния труд. Изследванията отново използваха Cleanup World, както и истински робот, работещ във физическо пространство, създадено подобно на виртуалния Cleanup World.
Когато роботите успяха да разберат желания краен резултат, както и да разберат нивото на сложност на задачите, те изпълниха задачата само за 1 секунда 90 процента от времето.
Въпреки това, когато имаше разбивка в разбирането на нивото на сложност, изпълнението на задачата отне повече време. В този случай на роботите са били нужни 20 или повече секунди за планиране, за да изпълнят задача.
Изследователите ще трябва да намерят начини за минимизиране на тези разбивки, за да създадат по-ефективна система.
Заключителни мисли
Роботите все още имат доста път, преди да са мейнстрийм. Тази работа обаче ни доближава до това да имаме роботи, които лесно могат да разберат командите, които им изпращаме. Дотогава отидете да миете съдовете си.
