Sustav koji omogućava robotima da učinkovito upotrebljavaju prirodni jezik

Sanjate li o budućnosti u kojoj se roboti koriste za razne aktivnosti kako ih ne bismo morali sami raditi?

Hajde, razmisli! Čišćenje, kuhanje, obavljanje svih naših poslova, samo su neke od čudesnih mogućnosti. Kakva divna mogućnost, zar ne? Nažalost, u ovom trenutku ćete morati nastaviti sanjati.

Iako postoje neki nevjerojatni roboti koji postoje vani, roboti još nisu dovoljno prilagodljivi za učinkovito obavljanje širokog spektra aktivnosti. Nadalje, iako je tehnologija prepoznavanja govora napredovala s skokovima i dalje, još uvijek nije dovoljno dobra za upotrebu s robotima.

Vaša najbolja opklada za dobivanje nečeg poput hipotetičkog batlera robota da slijedi vaše upute bilo bi upisati skup uputa.

Izgovorene naredbe

Problem s izgovorenim naredbama je što sadrže različite razine složenosti, mada to možda nije uvijek jasno.

Zamislite da kažete svom robotu: "Pokupi tu kutiju." Izgleda da je to dovoljno jednostavno, ali postoji problem. Vaš će robot to morati rastaviti na nekoliko koraka prije nego što dovrši akciju. Mogući scenarij za izvođenje ove naredbe je:

• Uključite sustav praćenja
• Uključite hodajuće motore
• Promijenite smjer
• Poduzmite potrebne korake
• Rotirajte udove
• Klasna kutija
• Kutija za dizanje

Kao što vidite, ovo je zapravo složenije nego što se činilo. Zamislite sada tu naredbu u usporedbi s nečim poput: "Uključite svoj sustav praćenja." Iako je broj riječi upotrijebljen za davanje ove dvije naredbe sličan, njihova razina složenosti razlikuje se od svjetova.

Kako to možemo riješiti? Kako sada stoji, roboti će imati problema s pronalaženjem različitih razina složenosti govornih naredbi.

Ne bojite se, tim sa Sveučilišta Brown razvio je sustav koji poboljšava način na koji roboti obrađuju govorne naredbe.

Kako učiniti da vaši roboti poštuju vaše narudžbe: Sustav za omogućavanje robotima da učinkovito izvršavaju govorne naredbe.

Istraživači iz Brauna koristili su podatke koje su dobili kako bi obučili svoj sustav da razumiju različite razine složenosti. Sustav je tada mogao sakupiti ono što je potrebno poduzeti i razumjeti razine složenosti povezane s različitim rečenicama.

Tim sa Sveučilišta Brown odlučio je riješiti problem navođenja robota da izvršavaju govorne naredbe pomoću genijalnog sustava. Za izradu svog modela koristili su Amazonov Mehanički Turk, kao i alat nazvan Virtual Cleanup World.

Mechanical Turk je tržište rada za koje je potrebna inteligencija ljudi. Iako umjetna inteligencija čini impresivne podvige, postoje mnogi zadaci koje ljudi mogu učinkovitije obavljati, poput identificiranja objekata u videozapisu. Virtualni svijet čišćenja virtualna je zadaća. Sastoji se od soba obojenih u boji, virtualnog robota i objekta s kojim robot može obavljati zadatke.

Volonteri u Mechanical Turku shvatili su koji sve upute vode do određenih akcija u Cleanup svijetu. Prvo su primijetili robota kako obavlja razne zadatke.

Zatim su ih pitali za koje setove uputa smatraju da će raditi bolje. Volonteri su zamoljeni da stvore naredbe visoke i srednje razine i niske razine.

Naredbe na visokoj razini bile su one poput upućivanja robota da odnese stolicu u sobu određene boje. Naredbe niske razine bile su naredbe raščlanjene u nekoliko koraka. Naredbe srednje razine kombinirale su značajke naredbi visoke i niske razine.

Istraživači iz Brauna koristili su podatke koje su dobili kako bi obučili svoj sustav da razumiju različite razine složenosti. Sustav je tada mogao sakupiti ono što je potrebno poduzeti i razumjeti razine složenosti povezane s različitim rečenicama.

Stavljanje sustava na test

Kad su roboti uspjeli utvrditi željeni krajnji rezultat, kao i razumjeti razinu složenosti zadataka, zadatak su ispunili u samo 1 sekundi 90 posto vremena.

Na temelju toga mogao je osmisliti odgovarajući plan na temelju izgovorenih naredbi. Nakon obuke njihovog sustava, došlo je vrijeme da se testiraju plodovi njihovog rada. Istraživanje je ponovno koristilo Cleanup World, kao i pravi robot koji radi u fizičkom prostoru postavljenom slično kao virtualni svijet čišćenja.

Kad su roboti uspjeli utvrditi željeni krajnji rezultat, kao i razumjeti razinu složenosti zadataka, zadatak su ispunili u samo 1 sekundi 90 posto vremena.

Međutim, kada je došlo do sloma u razumijevanju razine složenosti, dovršenje zadatka je trajalo duže. U ovom slučaju, robotima je bilo potrebno 20 ili više sekundi da bi izvršili zadatak.

Istraživači će trebati pronaći načine kako to kvarove smanjiti kako bi stvorili učinkovitiji sustav.

Završne misli

Roboti još uvijek imaju dosta načina prije nego što postanu glavni. No, ovaj nam se posao približava roboti koji mogu lako razumjeti naredbe koje im šaljemo. Do tada idite oprati svoje suđe.