Роботов научили понимать команды на «человеческом»

В  Университете Брауна создали алгоритм, благодаря которому роботы стали лучше понимать команды на естественном языке. Об этом сообщает сайт университета.

Алгоритм помогает роботам переводить команды, которые они слышат от людей, и понимать уровень их абстракции. После анализа уровня абстракции роботы планируют последовательность действий.

Для обучения нейросетевой языковой модели ученые просили добровольцев наблюдать за действиями устройств и говорить, какую команду они дали бы роботу, чтобы он повторил их. Исследователи ввели три уровня абстракции: на низком уровне добровольцы описывали действия поэтапно, на высоком — обобщали команды.

Ранее Inc. сообщал, что роботы научились ощущать прикосновения. Акихико Ямагучи, научный сотрудник Университета Карнеги—Меллон, создал систему Fingervision, благодаря которой робот может понять, что объект, который он держит, выскальзывает.

Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли создали робота Dex-Net, который с помощью искусственного интеллекта может хватать абсолютно новые для себя объекты. Устройство оценивает форму предмета, который видит впервые, и решает, как лучше его взять.