迄今為止，機器人中使用的人工智能是基於負責某項任務的規定軟件代碼。 通常，編寫這樣的程序是比動作本身更困難的任務。 這是機器人更適合簡單和重複性任務的原因之一。
布朗大學和麻省理工學院的一組科學家正在努力創建一個系統，該系統允許您通過運動技能開發對象的抽象表示來計劃任務。 在該系統的幫助下，機器人將能夠通過在算法出現微小偏差的情況下獨立計算動作來執行複雜的任務。
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為了測試該系統，研究人員編寫了一個名為 Anathema Device 或“Ana”的雙臂機器人，以與房間內的物體進行交互。 執行的任務包括：打開和關閉用於存儲各種液體的櫃子和容器、“點擊”開關以及與瓶子的各種交互。 在執行分配的任務時，機器人在數字空間中可視化對象，並在研究人員開發的算法的幫助下處理接收到的信息。
據開發人員稱，機器人能夠學習與物體和環境相關的抽象概念。 例如，Anathema Device 能夠確定門必須先關閉才能打開。
“安娜‘了解到’要關燈，你必須關上櫥櫃門，因為打開的門會擋住開關。” - 報告其中一位開發人員。
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處理完數據後，機器人將符號與獲得的抽象概念之一相關聯。 它是一種為機器人與人交互而設計的通用編程語言，在編碼時不需要復雜的算法。 這種自適應行為意味著機器人將在特定條件下獨立選擇要採取的行動。
“我們的目標是給機器人一個任務，讓它有機會產生自己的行為，”領導這項研究的布朗大學助理教授 George Konidaris 說。
當然，強迫每個機器人執行相同的任務是低效的，研究人員認為他們將能夠開發一種通用語言並為不同的任務創建某些算法。
資源： techcrunch.com