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類型分類:
科普知識(shí)
數(shù)據(jù)分類:
操作機(jī)

王馥芳:面向機(jī)器人的大規(guī)模知識(shí)引擎

發(fā)布日期:2022-04-18 點(diǎn)擊率:53

  近年來,隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展,諸多大規(guī)模知識(shí)引擎的創(chuàng)建在很大程度上改變了人類的知識(shí)共享和表征生態(tài)。受此啟發(fā),美國(guó)康奈爾大學(xué)和斯坦福大學(xué)的一些學(xué)者通過多模態(tài)大數(shù)據(jù)挖掘,創(chuàng)建了一種新的、主要面向機(jī)器人的、同時(shí)能供任何要執(zhí)行任務(wù)的設(shè)備自由訪問的大規(guī)模知識(shí)引擎:機(jī)器人大腦(RoboBrain)。

  機(jī)器人大腦:面向機(jī)器人的大規(guī)模知識(shí)引擎

  在面向人類的知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中,信息搜索是一件簡(jiǎn)單的事情,我們只需在電腦或移動(dòng)終端上輸入幾個(gè)字就可以得到答案,在很多情況下,模糊和缺省檢索也能解決問題。但是,對(duì)于機(jī)器人來說事情就沒有這么簡(jiǎn)單。即便要完成最簡(jiǎn)單的任務(wù),機(jī)器人都需要詳盡甚而完備的操作細(xì)節(jié)?;诿嫦蛉祟惖乃阉饕嫠贸龅乃阉鹘Y(jié)果,機(jī)器人難以讀懂。比如,要使機(jī)器人讀懂“如何烘焙蛋糕”的搜索結(jié)果,除了指出常規(guī)的烘焙過程和步驟之外,還需要提供各種各樣詳盡的相關(guān)附帶信息,如雞蛋可以打破;打破雞蛋流出的液體必須裝在器皿如杯子里;杯子只有在杯口朝上的情況下才可以盛裝液體;水來自水龍頭,能夠在壺或者微波爐里加熱,且能夠和蛋液混合等等。因此,要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)面向機(jī)器人的大規(guī)模知識(shí)引擎不是一件簡(jiǎn)單的事情。

  在人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景被普遍看好的當(dāng)下,康奈爾大學(xué)和斯坦福大學(xué)聯(lián)合創(chuàng)建了一個(gè)面向機(jī)器人的大規(guī)模知識(shí)引擎——機(jī)器人大腦,并為此創(chuàng)建了一個(gè)網(wǎng)站。這主要是一個(gè)供機(jī)器人學(xué)習(xí)和共享知識(shí)表征并執(zhí)行多種任務(wù)的大規(guī)模知識(shí)引擎。

  “機(jī)器人大腦”網(wǎng)站的首頁(yè)顯示,該知識(shí)引擎主要通過搜索互聯(lián)網(wǎng)及其他一些數(shù)據(jù)來源學(xué)習(xí)各種概念:“它能解釋自然語言文本,意象和錄像;能運(yùn)用其傳感器來觀察人類;且能通過與它們互動(dòng)的方式來學(xué)習(xí)事物。”創(chuàng)建者相信,通過學(xué)習(xí)和共享大規(guī)模知識(shí),不同的機(jī)器人能夠在各種新情境下更快速敏捷地完成各種任務(wù)?!皺C(jī)器人大腦”的創(chuàng)建改變了機(jī)器人的深度學(xué)習(xí)方式。傳統(tǒng)上,機(jī)器人學(xué)習(xí)的重心是規(guī)則學(xué)習(xí)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,機(jī)器人開始從規(guī)則學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)向多模態(tài)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)。

  機(jī)器人大腦:使機(jī)器人深度學(xué)習(xí)成為可能

  “機(jī)器人大腦”本質(zhì)上是一個(gè)大規(guī)模眾源(crowd-sourcing)大數(shù)據(jù)庫(kù),它所存儲(chǔ)的知識(shí)來源多樣,包括機(jī)器人在完成各種任務(wù)(如感知、計(jì)劃和控制等)時(shí)所關(guān)涉的物理互動(dòng)、萬維網(wǎng)知識(shí)基礎(chǔ)以及領(lǐng)先的機(jī)器人研究小組所創(chuàng)建的各種可學(xué)習(xí)性知識(shí)表征。

  “機(jī)器人大腦”的創(chuàng)建在很大程度上改變了大數(shù)據(jù)挖掘過度依賴單一文本數(shù)據(jù)模態(tài)來源的現(xiàn)狀。受制于技術(shù)局限性,面向人類的大規(guī)模知識(shí)引擎的數(shù)據(jù)來源主要是萬維網(wǎng)中“結(jié)構(gòu)化”的文本模態(tài)數(shù)據(jù),而無法有效挖掘其他一些“非結(jié)構(gòu)化”的數(shù)據(jù)模態(tài)如符號(hào)、圖片、視頻、音頻等?!敖Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”主要指能被數(shù)據(jù)庫(kù)所理解的、可以被邏輯表征的數(shù)據(jù),而“非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”主要指無法被邏輯表征的數(shù)據(jù),主要包括多種數(shù)據(jù)模態(tài):文本、圖片或圖像、觸感、XML、HTML、各類圖表或報(bào)表、音頻和視頻信息等等。

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