Создан робот, способный изучить, понять и использовать язык человека
Несколько исследователей из университета Пурду (Purdue University), возглавляемая доктором наук Джеффри Марком Сискиндом (Jeffrey Mark Siskind), создала комплект из трех программных методов, разрешающих роботу изучить значения отдельных слов и применять эти слова чтобы понять сущность предложений и составить собственные предложения. Для проверки работы этих методов был забран маленький колесный робот, оснащенный несколькими компьютером и камерами с достаточной вычислительной мощностью, что был направлен в помещение с разными объектами, такими, как стулья, стол, дорожный конус и т.п.
Для обучения робота языку привлеченными со стороны людьми, не привычными с решаемой задачей, было составлено пара предложений, обрисовывающих путь, что обязан пройти робот. И затем оператор, выступивший в роли преподавателя языка, совершил робота по пути, обрисованном в предложениях. Применяя методы и кое-какие дополнительные эти, робот сумел выявить отдельные слова предложений и связать их с объектами, попавшими на пути в поле зрения его камер.
«По окончании некоего периода таких тренировок робот уже смог составлять собственные предложения, обрисовывающие проделанный им путь» – говорит доктор наук Сискинд, – «Более того, робот сумел составить предложения, в которых он в громадных подробностях обрисовывает отдельные этапы его пути. И все это делается благодаря методам, дающим роботу возможность сопоставления данных от сенсоров и камер с событиями и со словами переданных ему предложений».
направляться подчернуть, что, изучая значение отдельных слов, робот получил возможности, выходящие далеко за пределы возможностей существующих совокупностей управления машинами-роботами, каковые, в большинстве случаев, применяют эти подробных карт местности, по которой они двигаются сейчас времени, и эти от камер, при помощи которых они выявляют препятствия, стоп-сигналы вторых машин, пешеходов, знаки и дорожные знаки дорожной разметки. Но, никакая из таких совокупностей не может связать слова с объектами и выполнить указание типа: «разверни направо перед громадным серым строением, а по окончании супермаркета с яркой желтой вывеской разверни налево».
А на данный момент исследовательская несколько расширяет возможности собственных методов, что даст роботу возможность распознавать большее разнообразие объектов на изображениях с камер, применять большее количество фраз и слов, обрисовывающих ситуации и путь, каковые смогут случиться на ходу.
«Мы сохраняем надежду, что для данной разработки в будущем найдется масса областей применения, основной из которых станут независимые транспортные средства разных типов» – говорит доктор наук Сискинд.