「機械人，給我來一瓶82年的農夫山泉。」
收到這個指令，機械人肯定一臉懵逼。
先不說82年的農夫山泉肯定找不到，更現實的問題是，即便是有一瓶現成的農夫山泉，機械人也需要人類更明確、程式化的指令才能完成這個任務，他們不能輕易推斷和推理。
mit電腦科學和人工智慧實驗室(csail)和多倫多大學的研究人員受《模擬人生》（the sims）啟發，開發乙個虛擬家園「virtualhome」 ，不僅讓虛擬機械人成功地製作了咖啡、開啟烤麵包機、在沙發上休息，研究人員還建立了乙個用自然語言描述的家庭任務資料庫，將來可能有助於亞馬遜的alexa等系統執行更複雜的任務。
virtualhome：模擬家庭八個場景中的1000個互動
virtualhome基於三個主要模組：
家庭任務的知識庫，包含如何執行某些公共任務的指令；virtualhome環境。
團隊使用了近3000個不同活動的程式來訓練這個系統，這些活動被進一步細分為計算機的子任務來理解。這是因為機械人與人類不同，它們需要更明確的指令來完成簡單的任務，不能輕易地推斷和推理。
例如，乙個人可能會告訴另外乙個人：「開啟電視，在沙發上看吧。」在這句話中，像諸如「拿遙控器」和「坐/躺在沙發上」這樣的動作被省略了，因為它們是人類常識的一部分。
為了更好地向機械人演示這類任務，需要更詳細地描述操作。
僅看電視這個任務，就分了多個步驟
為此，研究團隊首先收集了家庭活動的口頭描述，然後將它們翻譯成簡單的**。像「開啟電視，在沙發上看吧」這樣的指令可能包括以下步驟：
走到電視前，開啟電視，走到沙發前，坐在沙發上，看電視。
該團隊的虛擬機械人可以在virtualhome的世界中執行1000個這樣的互動，其中有八個不同的場景，包括客廳、廚房、餐廳、臥室和家庭辦公室。
程式的獨特之處：包含了執行活動所需的所有步驟
來看一看是具體怎麼操作的。
團隊收集了乙個專門針對機械人的家庭活動的大型知識庫，資料集包含活動以及程式的自然語言描述，以一系列步驟的形式表示活動的正式符號。這些程式的獨特之處在於它們包含了執行活動所需的所有步驟。
每個任務都有乙個高階名稱和乙個自然語言指令，然後團隊為這些任務收集「程式」(下圖左中)，標註者（annotators）將指令「翻譯」為簡單的**。
上圖描述在virtualhome中，**根據描述執行生成的程式。注意，最上面的**使用他的左手開啟冰箱和抓取乙個物品，因為他右手已經拿了乙個物體。另外，**還有一些限制，例如，在第三排，**穿著衣服坐在馬桶上。此外，有時攜帶的物品會由於對撞機的不精確而輕微地穿透**的身體。
未來：機械人可能擺脫製造商編寫的任務，從youtube上也能學習
該專案由csail和多倫多大學等高校的研究人員共同開發，將在本月在鹽湖城舉行的cvpr會議上present。
亞利桑那州立大學藝術**和工程系的研究助理qiao wang說：「這一工作將有助於未來真正的機械人個人助理，機械人都可以通過聆聽或觀察身邊的特定人員來學習任務，而不是製造商編寫的每項任務。這使得機械人可以以個性化的方式完成任務，甚至有一天可以通過這種個性化的學習過程呼叫情感聯絡。「
此外，研究的結果不僅僅是完成乙個訓練機械人做家務的系統，它還是乙個使用自然語言描述的家庭任務的大型資料庫。像亞馬遜這樣的公司正在努力在家裡開發類似alexa的機械人系統，最終可以使用這些資料來訓練他們的模型來完成更複雜的任務。
。該團隊還致力於實施獎勵學習系統，讓**在正確執行任務時得到積極的反饋。
原文發布時間為：2018-06-3
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