Un sistem care permite roboților să efectueze limbajul natural în mod eficient

Visezi un viitor în care roboții sunt folosiți pentru o varietate de activități, astfel încât nu trebuie să le facem noi înșine?

Hai, gândește-te! Curățarea, gătitul, toate treburile noastre sunt doar câteva dintre posibilitățile minunate. Ce posibilitate minunată nu? Din păcate, în acest moment va trebui să continui să visezi.

Deși există niște roboți uimitori care există acolo, roboții nu sunt încă suficient de adaptabili pentru a desfășura eficient o gamă largă de activități ca aceasta. Mai mult decât atât, deși tehnologia de recunoaștere a vorbirii a avansat în trepte, totuși nu este suficient de bună pentru utilizarea cu Roboți.

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

Comenzi vorbite

Problema cu comenzile vorbite este că acestea conțin diferite niveluri de complexitate, deși acest lucru nu poate fi întotdeauna clar.

Imaginați-vă spunându-i robotului tău, „Ridică cutia de acolo”. Aceasta pare destul de simplă, dar există o problemă. Robotul dvs. va trebui să descompună acest lucru în mai mulți pași înainte de a finaliza acțiunea. Un posibil scenariu pentru îndeplinirea acestei comenzi este:

• Porniți sistemul de urmărire
• Porniți motoarele de mers
• Schimba directia
• Faceți pașii necesari
• Rotiți membrele
• Cutie de încleștare
• Cutie de ridicare

După cum puteți vedea, aceasta este de fapt mai complexă decât părea să fie prima dată. Acum imaginați-vă că comanda în comparație cu ceva de genul: „Porniți sistemul dvs. de urmărire.” Deși numărul de cuvinte folosite pentru a da aceste 2 comenzi este similar, nivelurile lor de complexitate sunt întregi.

Cum putem rezolva acest lucru? Așa cum se află acum, roboții vor avea probleme să își dea seama de diferitele niveluri de complexitate ale comenzilor vorbite.

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

Cum să vă faceți roboții să vă asculte comenzile: un sistem pentru a permite roboților să îndeplinească comenzile vorbite în mod eficient

Cercetătorii de la Brown au folosit datele obținute pentru a-și antrena sistemul pentru a înțelege diferite niveluri de complexitate. Apoi, sistemul a fost capabil să adune ce acțiune trebuia efectuată și să înțeleagă nivelurile de complexitate asociate cu diferite structuri propoziționale.

Echipa de la Universitatea Brown a decis să abordeze problema obținerii roboților pentru a efectua comenzi vorbite, folosind un sistem ingenios. Ei au folosit atât Mecanicul Turc al Amazon, cât și un instrument numit Virtual Cleanup World pentru a dezvolta modelul lor.

Mechanical Turk este o piață pentru muncă care necesită inteligența oamenilor. Deși inteligența artificială face unele faze impresionante, există multe sarcini pe care oamenii le pot îndeplini mai eficient, cum ar fi identificarea obiectelor dintr-un videoclip. Lumea virtuală de curățare este un domeniu de sarcini virtuale. Se compune din camere cu coduri de culori, un robot virtual și un obiect cu care robotul poate îndeplini sarcini cu acesta.

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

Au fost apoi întrebați ce seturi de instrucțiuni au crezut că vor funcționa mai bine. Voluntarii au fost solicitați să creeze comenzi la nivel înalt, mediu și nivel scăzut.

Comenzile la nivel înalt erau cele cum ar fi instruirea robotului să ducă un scaun într-o cameră cu o anumită culoare. Comenzile la nivel scăzut erau comenzile defalcate în mai multe etape. Comenzile de nivel mediu au combinat caracteristicile comenzilor de nivel înalt și cele de nivel scăzut.

Cercetătorii de la Brown au folosit datele obținute pentru a-și antrena sistemul pentru a înțelege diferite niveluri de complexitate. Apoi, sistemul a fost capabil să adune ce acțiune trebuia efectuată și să înțeleagă nivelurile de complexitate asociate cu diferite structuri propoziționale.

Punerea sistemului la încercare

Când roboții au reușit să-și dea seama de rezultatul final dorit, precum și să înțeleagă nivelul de complexitate al sarcinilor, aceștia au finalizat sarcina în doar 1 secundă 90% din timp.

Pe baza acestui lucru, a fost capabil să elaboreze un plan adecvat pe baza comenzilor rostite pe care le-a fost dat. După ce și-au antrenat sistemul, a venit timpul să testeze roadele muncii lor. Cercetările au folosit din nou Cleanup World, precum și un adevărat robot care funcționează într-un spațiu fizic amenajat similar cu cel al curățeniei virtuale.

Când roboții au reușit să-și dea seama de rezultatul final dorit, precum și să înțeleagă nivelul de complexitate al sarcinilor, aceștia au finalizat sarcina în doar 1 secundă 90% din timp.

Cu toate acestea, atunci când a existat o defalcare în înțelegerea nivelului de complexitate, finalizarea sarcinilor a durat mai mult. În acest caz, roboții au necesitat 20 sau mai multe secunde de planificare pentru a finaliza o sarcină.

Cercetătorii vor trebui să găsească modalități de minimizare a acestor defalcări pentru a crea un sistem mai eficient.

Gânduri finale

Roboții mai au un drum destul de parcurs înainte să fie mainstream. Cu toate acestea, această lucrare ne apropie de faptul că avem roboți care pot înțelege cu ușurință comenzile pe care le redăm. Până atunci, du-te să speli propriile vesele.