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机器人研究还有哪些怪要打?来举例说明


发布时间:2017-05-19 23:14   来源:www.sdshang.com

机器人研究还有哪些怪要打?来举例说明

智东西 文 | 英特尔中国研究院

回顾2016年的精彩赛事,人机围棋大战绝对榜上有名。面对人类棋手的失利,普罗大众惊呼:机器人统治世界的时代不远了!我身边的懒人族甚至纷纷来电表示:机器人都玩转围棋了!做家务可比下围棋简单多了,你们怎么还没造出一款能解放人类的全能家务机器人啊!

我当时的心情是这样的:

机器人研究还有哪些怪要打?来举例说明

人工智能的发展还要打败很多大小怪兽。即便是战胜了人类围棋高手的AlphaGo目前也仅具备弱人工智能水平!虽然科幻电影里被机器人接管的世界距离我们还有些遥远,但英特尔中国研究院的研究员们正在努力“打怪升级”,争取让能为人类提供服务的机器人早日来到我们身边。

今天,我们就以一句简单的人类指令为例,带大家看看他们面对的“怪兽”都有哪些。

假如你说:“机器人,把桌上的苹果拿去洗洗,给大家吃吧!”为了听懂并服从这个命令,机器人到底要具备哪些本领呢?

机器人研究还有哪些怪要打?来举例说明

首先,机器人要理解这句话的含义。这就涉及到语音识别和自然语言处理两个研究领域。语言识别,就是把机器人听到的声波转成文字。自然语言处理,就是把一句按人类习惯说的话,解析成计算机能理解的信息。这一过程并不容易——Amazon近期发布的智能音箱Echo,重点攻关了远距离以及有噪音情况下的语音识别这一难题,但也只能进行有限的对话,更不用说像人类一样理解对话中复杂的情境和上下文了。

假设机器人已经正确识别出这句话。接下来的难题是:什么叫“桌子”?“苹果”是什么?什么叫“洗洗”?谁是“大家”?什么叫“吃”?这些都属于人类知识库里的常识问题。 人和人的沟通大量依赖常识,而这些都是机器不具备的。这种常识的学习对机器人而言是挑战,因为这些知识既无法预测,也无法泛化,更无法预先植入。机器人必须具备某种持续的自主学习能力,才能推理出用户的命令究竟是什么意思。

自然语言处理过程中的上下文问题,个人常识的搜集、表达和存储,以及如何利用这些常识实现人机自然交流——这些都是英特尔中国研究院的小伙伴们目前正在努力研究的课题。其中最大的挑战在于发现信息之间的相关性,并在适当时机,激活最可能相关的信息,为人机交流补足上下文。相信不久后就有更会聊天的机器人来陪伴你啦!

假设机器人能正确识别出桌子和苹果,下一步就是找到苹果。这就涉及到计算机视觉难题——就是让计算机长出一双人类的眼睛,能分辨出人可以看到的景象,提取出人能提取的信息。假设机器人能够完美捕捉三维信息,接下来就是如何理解“看到”的图像。

机器人研究还有哪些怪要打?来举例说明

对人类而言,即便是低龄小朋友也能看出上图是 “几个苹果放在桌子上”。但对计算机来说,这幅图只是很多0或1 的数字流,就像电影《骇客帝国》中的场景:

机器人研究还有哪些怪要打?来举例说明

现在需要回答:这些0或1到底代表什么?

计算机用像素来代表一张图片, 每个像素都有一组数据代表该像素的颜色和光照信息,可以用下面的数学表达式来代表计算机图像识别的工作原理:

I=P(O,W)

其中I表示图像,O表示包含多个不同类别的物体集合,W表示影响因素

一张图像首先包含多个不同类别的物体集合。同一类的物体本身就存在差异,物体自身也是五颜六色。即使是同一个物体在图像中的像素值也会受到很多因素的影响,包括光照强度和方向、相对摄像机的位置和姿态、物体之间的遮挡关系、物体自身的运动、摄像机参数等。在数学分析中,从图像(I)中感知物体集合(O)就必须同时恢复这些相关参数(W)。这是一个高维度数学问题,而答案的不唯一极大地增加了计算难度。与之相比,“棋圣”AlphaGo需要求解的未知参数仅仅是下一步棋子的坐标,参数维度大大降低。这是机器人下围棋比做家务更为简单的原因之一。

现在我们的机器人已经成功拿到了苹果,接下来它该怎样走到人的正面并送出苹果呢?


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