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用神经机器人方法构建具有沟通技能的机器人王宇鹏

2022-08-03 15:40:42  洛克娱乐网

用神经机器人方法构建具有沟通技能的机器人

冲绳科技大学的研究人员最近提出了一种神经机器人学方法,该方法可以帮助开发具有先进通信功能的机器人。在arXiv上预发表的一篇论文中介绍了他们的方法,该方法基于两个关键特征:随机神经动力学和预测误差最小化。

“我们的研究主要集中在根据大脑的关键原理构建机器人上,”进行这项研究的研究人员之一Jungsik Hwang告诉TechXplore“

在这项研究中,我们专注于预测误差最小化原理。主要思想是大脑是一个预测机器,可以一致地进行预测,并在预测与观察结果不同时将预测误差最小化。该理论已广泛应用于解释认知行为的许多方面。在这项研究中,我们试图检验该原理是否可以应用于社会情况。”

近年来,研究人员进行了许多研究,旨在人为地复制包括人在内的许多动物的先天交流能力。尽管这些研究中的许多已经取得了可喜的结果,但是大多数现有解决方案都无法达到人类可比的准确性。

Hwang解释说:“对于具有通信能力的机器人来说,一项具有挑战性的任务是认识到他人在观察到的行为背后的意图。”

“解决此问题的常用方法是将其视为分类任务。然后,目标便是使用分类器在给定观察力下获得正确的标签。如今,此类分类器的流行选择是深层神经网络模型,例如卷积神经网络和长短期记忆。”

Hwang和他的同事在研究中提出了一种基于随机神经动力学和PEM的不同方法来解决此问题。研究人员将他们的方法应用于两个名为ROBOTIS OP2的小型人形机器人,并在涉及人机交互和机器人-机器人交互的不同情况下对其进行了测试。

Hwang说:“使用我们的方法,机器人可以持续预测与其交互的代理的行为。” “当预测不同于他们的观察时,机器人会更新其信念,以便可以做出正确的预测。因此,在这种方法中,意图识别不是分类任务,而是涉及更新的主动过程“信念”了解最近发生的事情。用机器学习的术语来说,这可以看作是一种在线学习。”

在使用类人机器人进行的初步评估中,研究人员发现,能够预测他人的行为并最大程度地减少预测误差在社交场合中起着关键作用。

机器人使用他们的方法可以模仿与之交互的代理的行为。处于HRI设置中的人类用户和处于RRI设置中的另一个机器人。另一方面,当他们的方法不适用于机器人时,机器人与其他特工的交互以平凡的模式和重复的行为为标志。

Hwang解释说:“通过PEM机制,该机器人不仅可以快速适应不断变化的环境,而且可以预测未来会发生什么。”

“因此,该方法可以应用于其他环境情报服务,在这些环境中,AI会持续做出有关用户的预测并适应他们,甚至根据过去的观察主动提供建议。”

将来,Hwang和他的同事开发的方法可以为具有更好通信能力的机器人的开发提供信息。有趣的是,研究人员还观察到,当两??个机器人使用他们的方法彼此交互时,出现了一些新的和不寻常的通信模式,这表明他们的方法可以实现更高级的通信类型。

Hwang说:“在这种情况下,仍有许多有趣的研究方向可以探索。” “例如,我对进行手势图灵测试感兴趣,用户可以通过手势图灵测试与机器人互动,该机器人可以由墙后或AI背后的另一个人控制。

如果无法识别谁在操作机器人,我们可以说机器人拥有“与人互动的智能?在这种社会环境中,什么样的大脑原理对于说明人的形象必不可少?这些是我将来要探讨的一些问题。”

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