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    為更好地理解人類,谷歌“機器人管家”添加人工智能語言技能
    來源:互聯網   發布日期:2022-08-23 10:01:19   瀏覽:6703次  

    導讀:工業機器人發展迅速,但家用機器人應用則相對緩慢。不僅是成本的原因,更因為家用機器人的應用場景更復雜。 谷歌的母公司Alphabet正將其最前沿的兩個研究項目:機器人和人工智能語言理解,結合在一起,試圖制造出能夠理解自然語言指令的日常機器人。從而使家...

    工業機器人發展迅速,但家用機器人應用則相對緩慢。不僅是成本的原因,更因為家用機器人的應用場景更復雜。

    谷歌的母公司Alphabet正將其最前沿的兩個研究項目:機器人和人工智能語言理解,結合在一起,試圖制造出能夠理解自然語言指令的“日常機器人”。從而使家用機器人的步伐更快一些。

    為更好地理解人類,谷歌“機器人管家”添加人工智能語言技能

    自2019年以來,Alphabet一直在開發可以執行取飲料和清潔等簡單任務的機器人(延展閱讀:想要機器人做什么?先把衛生打掃一下)。這個“機器人”項目仍處于起步階段,機器人行動緩慢,猶豫不決。不過該機器人現在已經得到了升級:谷歌的大型語言模型(LLM) PaLM將提高其語言理解能力。

    大多數機器人只會對簡短的指令做出反應,比如“給我拿一瓶水來”。但是像GPT-3和谷歌的MuM這樣的LLM能夠更好地解析更多間接命令背后的意圖。在谷歌的例子中,你可能會告訴機器人“我把飲料灑了,你能幫忙嗎?”機器人通過內部可能的操作列表過濾這條指令,并將其解釋為“去廚房拿拖把給我”。

    是的,這是一個“智能”機器人的低標準,但它絕對是一個進步!當然真正聰明的是,如果那個機器人看到你打翻了飲料,聽到你大喊"天啊,我的飲料"就開始幫你。

    為更好地理解人類,谷歌“機器人管家”添加人工智能語言技能

    谷歌將結果系統命名為PaLM-SayCan,這個名字表達出該模型如何將LLM的語言理解技能(“Say”)與機器人的“可視性基礎”(即“Can”-通過過濾指令執行合理的動作)結合起來。

    谷歌表示,通過將PaLM-SayCan集成到機器人中,機器人能夠對101條用戶指令做出84%的正確響應,并且執行這些指令的成功率為74%。這是一個可靠的概率,但由于我們沒有101個命令的完整列表,所以不清楚這些指令多受限制。他們真的掌握了我們期望一個真正的家庭助手機器人能夠理解的語言的廣度和復雜性嗎?暫時還是未知數。

    因為這是谷歌和其他研究家用機器人的人面臨的巨大挑戰:現實生活絕對是一團糟。我們有太多復雜的命令想要問一個真正的家庭機器人。

    這就是為什么迄今為止唯一取得了一點點成功的家用機器人是智能吸塵器,它只有一個任務目標:吸灰塵。

    隨著AI在視覺和導航等技能上的提升,我們現在看到了新型機器人進入市場,但它們的能力仍然受到限制。以拉布拉多系統公司(Lapador Systems)的尋回機器人為例:它基本上是一個有輪子的架子,把物品從房子的一個地方搬到另一個地方。這個簡單的概念當然有很大的潛力尋回機器人可能對行動不便的人非常有用但我們距離夢想中的無所不能的機器人管家還有很長的路要走。

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