Wikipedia cho rô bốt

Con người đã thu được rất nhiều giá trị bằng cách tổ chức tất cả kiến ​​thức của họ và làm cho nó có thể truy cập rộng rãi — trong sách giáo khoa, thư viện, Wikipedia và YouTube, kể tên một vài ví dụ. Những nguồn kiến ​​thức này không chỉ có giá trị đối với các dự án khoa học lớn mà còn đối với những thứ tầm thường trong cuộc sống hàng ngày của con người: bạn có thể dễ dàng tìm thấy hàng nghìn video trên YouTube hướng dẫn bạn cách nấu món trứng tráng.



Ashutosh Saxena

Hiện nay chúng ta đang sống trong một thế giới mà robot đang giúp đỡ con người trong cuộc sống hàng ngày và cũng giống như con người, robot cần học các kỹ năng mới để thực hiện thành công công việc của mình. Và chúng ta không nên mong đợi một rô-bốt có thể tự học từ đầu, còn hơn cả những gì chúng ta mong đợi con người làm như vậy — hãy tưởng tượng một đứa trẻ lớn lên không có quyền truy cập vào sách giáo khoa, thư viện hoặc Internet.





Tuy nhiên, bộ sưu tập kiến ​​thức có tổ chức phù hợp với con người không quá tuyệt vời đối với rô bốt. Một robot sẽ không nhận được nhiều thông tin hữu ích nếu nó truy vấn công cụ tìm kiếm về cách mang trà ngọt từ nhà bếp. Robot yêu cầu một cái gì đó khác — quyền truy cập vào các chi tiết tốt hơn để lập kế hoạch, kiểm soát và hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Khi được yêu cầu mang trà ngọt, robot sẽ cần truy cập vào kiến ​​thức để giải thích các ký hiệu ngôn ngữ (trà) dưới dạng thực thể vật lý (một vật chứa cụ thể có trà ngọt), kiến ​​thức không gian rằng trà ngọt có thể có trên bàn hoặc trong tủ lạnh và kiến ​​thức để suy ra cách cầm nắm và vận dụng các đồ vật. Có thể viết kịch bản bản trình diễn theo cách thủ công cho một tình huống cụ thể, nhưng việc xử lý điều này trên các tác vụ khác nhau và trong các môi trường khác nhau vẫn là một vấn đề còn bỏ ngỏ.

Năm 2014, tôi bắt đầu một dự án tên là RoboBrain tại Đại học Cornell cùng với các nghiên cứu sinh Tiến sĩ Ashesh Jain và Ozan Sener. Hiện chúng tôi có các cộng tác viên tại Stanford và Brown. Những gì chúng tôi đang làm là một cách chia sẻ thông tin cho phép rô-bốt thu thập bất kỳ kiến ​​thức nào chúng cần cho một nhiệm vụ (xem Các rô-bốt dạy lẫn nhau). Nếu một robot học được, thì kiến ​​thức sẽ được truyền cho tất cả các robot. RoboBrain đạt được điều này bằng cách thu thập kiến ​​thức từ nhiều nguồn khác nhau. Hệ thống lưu trữ nhiều loại thông tin, bao gồm ký hiệu, ngôn ngữ tự nhiên, đặc điểm hình ảnh hoặc hình dạng, đặc tính xúc giác và chuyển động.

Cách tiếp cận này thể hiện một sự thay đổi lớn trong tư duy. Trong lịch sử, các nhóm nghiên cứu làm việc với robot đã huấn luyện robot của họ một cách cô lập. Có, chúng tôi thường chia sẻ ý tưởng thông qua các ấn phẩm và phần mềm có thể được sử dụng bởi một nhóm nghiên cứu khác, nhưng những gì một rô bốt có thể học được thì rô bốt của nhà nghiên cứu khác không thể truy cập được. Để thêm vào vấn đề, các nhóm nghiên cứu đã nghiên cứu các vấn đề khác nhau — một nhóm có thể tập trung vào vấn đề thị giác máy tính để xác định một cái cốc, trong khi nhóm khác giải quyết vấn đề ngôn ngữ của cái cốc là gì, trong khi nhóm thứ ba giải quyết cách cầm nắm tách.



Đó là cách tiếp cận mà chúng ta cần vượt qua. Một cái cốc là một vật thể, không phải ba vật thể. Và robot, cũng giống như con người, cần có tất cả kiến ​​thức cần thiết ở một nơi.

Ashutosh Saxena là giám đốc của dự án RoboBrain và là người sáng lập kiêm CEO của công ty khởi nghiệp Brain of Things .

giấu

Công Nghệ ThựC Tế.

Thể LoạI

Chưa Được Phân Loại

Công Nghệ

Công Nghệ Sinh Học

Chính Sách Công Nghệ

Khí Hậu Thay Đổi

Con Người Và Công Nghệ

Thung Lũng Silicon

Tin Học

Tạp Chí Mit News

Trí Tuệ Nhân Tạo

Khoảng Trống

Những Thành Phố Thông Minh

Chuỗi Khối

Câu Chuyện Nổi Bật

Hồ Sơ Cựu Sinh Viên

Kết Nối Cựu Sinh Viên

Tính Năng Mit News

1865

Quan Điểm Của Tôi

77 Đại Lộ Mass

Gặp Gỡ Tác Giả

Hồ Sơ Hào Phóng

Đã Nhìn Thấy Trong Khuôn Viên Trường

Thư Của Cựu Sinh Viên

Tin Tức

Bầu Cử 2020

Có Chỉ Mục

Dưới Mái Vòm

Vòi Chữa Cháy

Truyện Vô Hạn

Dự Án Công Nghệ Đại Dịch

Từ Tổng Thống

Truyện Bìa

Triển Lãm Ảnh

Tạp Chí Tin Tức Mit

Đề XuấT