MIT представил систему ComText, улучшающую понимание команд роботами |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-08-30 23:35 Несмотря на все достижения в области машинного обучения и искусственного интеллекта, возможности роботов остаются очень ограниченными. Они хорошо выполняют запрограммированные последовательности действий, однако всё еще не способны понимать все нюансы человеческой речи. Например, контекст сказанного. Сотрудники лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (MIT CSAIL) представили систему ComText (от англ. commands in context — контекстуальные команды), которая похожая на умного помощника Amazon Alexa. Их общей чертой является способность выполнять широкий спектр команд, требующих контекстуального знания об объекте и окружении. Как работает ComText? Человеческая память о фактах бывает двух типов. Семантическая память основывается на фактах (небо — голубое), эпизодическая память — на персональных ощущениях и опыте. Обучение роботов обычно основывается на семантическом подходе, при котором существует большой пробел в знаниях о событиях или фактах, которые могут быть связаны с будущими запросами. ComText может «имитировать» эпизодическую память о размере, форме, позиции, типе объекта и даже его владельце, записывая полученные факты в базу знаний. Используя её, система может обобщать запросы, находить в контексте смысл и отвечать на команды. Для примера рассмотрим следующую ситуацию. Роботу сообщается, что одна коробка на столе наполнена крекерами, другая — сахаром. Затем подаётся команда — «принеси мне перекусить». Робот понимает, что сахаром перекусить не получится, и поэтому он принесёт коробку с крекерами. Профессор компьютерных наук Вашингтонского университета Люк Цетльмоер так прокомментировал эту разработку: Создание подобной системы — следующий шаг навстречу созданию робота, умеющего общаться с людьми в более привычной нам манере. Напомним, что в мае учёные той же лаборатории научили роботов обучать друг друга без вмешательства человека. Источник: tproger.ru Комментарии: |
|