動動嘴就能控制機器人！MIT新研究讓機器人理解語境更懂你的話
科幻電影里的機器人早就能和人類無障礙溝通了，但在現(xiàn)實生活中，機器人理解自然語言的能力還非常差，稍微復雜一點的指令，就會讓它們不知所措。
比如說：把我剛才放下的箱子拿起來。
讓機器人明白這樣的指令，是MIT計算機科學和人工智能實驗室（CSAIL）最近才取得的突破。
MITCSAIL設計出了一種方法，KUKA機器人示教器維修，讓機器人可以理解并響應以清晰明了的語言發(fā)出的語音指令。這個系統(tǒng)已經(jīng)先進到可以理解涉及語境的指令，例如參考之前的命令和對象。
由CSAIL研究員開發(fā)的ComText（語境中的指令的縮寫）系統(tǒng)提供了類似Alexa的機器人語音控制功能。這樣的機器人可以理解語境，工業(yè)機器人維修，包括此前的指令，以及與之互動的對象和周圍環(huán)境。
這意味著，庫卡機器人何服電機維修，用戶可以像與他人互動一樣與機器人互動。此前，與機器人的互動是個巨大的挑戰(zhàn)，阻礙了機器人在商業(yè)場景和一般消費級場景中的應用。即使是在產(chǎn)業(yè)界，如果機器人可以理解自然語言語音指令，那么就可以更好地與人類合作。
通過對某些對象的理解，ComText可以用在工作中。例如，你可以告訴它，我拿著的這個工具是我的工具。未來，當你對它說把我的工具拿給我時，它就會找到正確的工具。
動動嘴就能控制機器人！MIT新研究讓機器人理解語境更懂你的話
如上圖所示，告訴機器人我剛才放在桌子上的盒子是我的，然后對它說拿起我的盒子，它就能正確理解。
研究人員使用Baxter模型對ComText系統(tǒng)進行了檢驗。Baxter是RethinkRobotics開發(fā)的雙臂人形機器人。
ComText在實現(xiàn)過程中采用了不同類型的記憶方式，包括用于一般信息的語義記憶，以及與特定事件關聯(lián)在一起的情景記憶。
在測試過程中，機器人能在約90%的情況下對語音指令做出正確反應。研究團隊希望通過更復雜的輸入信息，包括多步指令，以及深化機器人對上下文信息的理解，提高正確響應的水平。
這項研究相關的論文TemporalGroundingGraphsforLanguageUnderstandingwithAccruedVisual-LinguisticContext發(fā)表在剛剛結束的學術會議IJCAI17上，作者包括MIT的RohanPaul、AndreiBarbu、SueFelshin、BorisKatz和NicholasRoy。