ComText讓機器人學會情節記憶，離真正人類的思考又進了一步

【獵雲網（微信號：ilieyun）】9月12日報道（編譯：燈桀）

若要真正做到可以像人一樣交流，機器人得需要學會思考。

Alexa和Siri在一定程度上是可以為我們的生活提供便利的，但他們的幫助非常有限。你可以通過他們訂購一件新襯衫或安排一次清潔服務，但你不能要求他們幫你清洗昨天穿過的上衣，或是挑選出你最喜歡的床單。事實上，這些工作都可以依靠擁有更聰明大腦的機器人來完成。

日前，麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室的一組研究人員創造了一個與Alexa有著異曲同工之妙的機器人系統。這個程序的作用正如它那不太可愛的名字——ComText一樣，讓人類能夠使用自然語言給機器人下達命令。研究團隊用一台名為Baxter的機器人測試了ComText——Baxter主要用於倉庫和工廠，但ComText還可以應用於其他類型的機器人。

教授機器人自然語言指令，特別是那些使用自然語言的命令，比聽起來要困難得多。機器人不具備任何理解情景的能力。如果你把工具放在桌子上，讓機器人「拿起它」，機器人並不會知道「它」是什麼。如果你要求它拿起你正在使用的最後一個工具，它也沒有有能力憑藉以前的經驗而理解這個新的命令。

但是ComText——Commands in Context（理解性命令）的縮寫，本質上來說，就是賦予了機器人心理學家稱之為「外顯記憶」的能力：能回憶發生過的事情。該程序有兩種類型的陳述性記憶。一個稱為語義記憶，是基於實際，譬如你生日的日期，或者是你在這家公司工作這樣的事實基礎。

另一種是情景記憶，是基於過去的經驗，來做出未來的決定。換句話說，它是基於語境的——這是ComText賦予機器人的能力。使用此系統的時候，如果你要求機器人拿起你使用過的最後一個工具，它可以就可以真正地通過它的數字存儲器（以視頻提要的形式）回憶你以前使用工具的情景，在現實世界中再次識別該工具，並把它撿起來。

即使是在小時候，人類也總是在自然語言處理過程中使用情景記憶。如果你告訴一個小孩，「這個杯子是我的」，然後跟他們說，「拿起我的杯子」，他們就知道把桌子上的杯子和你聯繫起來，當你提到杯子的時候，他們就會把它撿起來。但這需要一個複雜的聯想，對機器人來說很困難。「Mine」是一個抽象的關係，」麻省理工學院博士後——羅姆·保羅說，他是關於ComText的論文的主要作者，「你無法建立一個抽象檢測器，因為這不能表現在表面。」

但是ComText可以執行這種類型的動作，像「杯子是我的」一樣的「事實」被存儲在保羅稱之為「知識抽屜」的儲存空間中。然後，當你要求它「拿起我的杯子」時，機器人就可以引用該資料庫來正確識別哪個杯子是你的。

ComText是人與機器人交互的一步，它可以讓人們自然地引用之前的事件和抽象的概念（如所有權）與機器人交流。例如，如果在祖母的家中有一台啟用了ComText的機器人，那麼它就能夠在當她讓它拿起包、當她摔倒在地板上或是讓它帶她最喜歡的毛衣的時候做出正確的回應。

保羅說：這兩項彙集在一起，能夠顯著擴展我們要求機器人在自然世界中執行的命令。當使用Baxter和ComText進行測試時，機器人在90％的時間內精確地執行了命令。

這一點很重要，因為人類和機器人在工廠、家庭和道路上的互動越來越多。事實上，這項研究有一部分是由豐田資助的。情景記憶對於與自主車輛進行交流來說是至關重要的，你可以發出命令：「在昨天離開我的同一個地方接我」，「下午五點在辦公室接我的妻子」，「看到行人步行時向左轉。」所有這些情況都需要根據情境信息推理自然世界中的互動。

ComText的下一步是更高級別的推論，而且是比拾取和放下物體更複雜的任務，這都是為Baxter設計的。保羅說，他希望在程序中添加一個語音組件，以便機器人和人類可以進行對話，相互詢問問題，以便更好地協作。他還希望為機器人的內存增加更多的知識，從而實現更複雜的任務和推理。例如，如果你告訴機器人桌子上有一塊導體鋁塊，那是一個遙控器，那麼如果你以後說「給我一個遙控器」，機器人就可以把它帶給你。更多的知識與情景記憶將有助於該程序更好地推斷命令的實際意義。

這一切都是為了讓人和機器人更有效地進行交流。也許他們不會直接替代我們進行工作——但我們會一起工作。

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