迄今为止，机器人中使用的人工智能是基于负责特定任务的规定软件代码。 通常，编写这样的程序比动作本身更困难。 这就是机器人更适合简单和重复性任务的原因之一。
来自布朗大学和麻省理工学院的一组科学家正在致力于创建一个系统，该系统允许您通过运动技能开发对象的抽象表示来规划任务。 在该系统的帮助下，机器人将能够在算法出现微小偏差的情况下通过独立计算动作来执行复杂的任务。
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为了测试该系统，研究人员对一个名为 Anathema Device 或“Ana”的双臂机器人进行了编程，使其与房间内的物体进行交互。 执行的任务包括：打开和关闭用于存储各种液体的柜子和容器、“点击”开关以及与瓶子的各种交互。 在执行分配的任务时，机器人将数字空间中的对象可视化，并在研究人员开发的算法的帮助下处理接收到的信息。
据开发人员称，机器人能够学习与物体和环境相关的抽象概念。 例如，Anathema Device 能够确定一扇门在打开之前必须先关闭。
“安娜‘了解到’要关灯，你必须关上橱柜门，因为开着的门会挡住开关。” - 报告其中一位开发人员。
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处理数据后，机器人将符号与获得的抽象概念之一相关联。 它是一种专为机器人与人交互而设计的通用编程语言，编码时不需要复杂的算法。 这种适应性行为意味着机器人会在特定条件下自主选择要采取的行动。
“我们的目标是给机器人一个任务，让它有机会产生自己的行为，”领导这项研究的布朗大学助理教授乔治·科尼达里斯说。
当然，强迫每个机器人执行相同的任务是低效的，研究人员相信他们将能够开发出一种通用语言并为不同的任务创建特定的算法。
Dzherelo： techcrunch.com