开发一种从头开始学习的机器人就像孩子一样木工钻床

开发一种从头开始学习的机器人 就像孩子一样

2019-01-22 13:14:07来源：

来自挪威科技大学(ntnu)的两名研究人员制造了一个像小孩一样学习的机器人。至少，这就是主意。机器一无所有 - 它必须从头开始学习一切。

ntnu的音乐教授øyvindbrandtsegg说：“我们距离准确地模拟活儿童大脑的各个方面还有很长的路要走，但处理声音和图像处理的算法受到生物学的启发。”

这台机器被称为[self。]。它通过基于人耳的系统分析声音，并学习使用大脑神经细胞如何处理感官印象的数字模型来识别图像。它的设计完全是从没有预定义知识数据库的感官输入中学习，因此它的学习过程将类似于早期生命中的人类孩子。

“我们几乎没有给出任何预定义的知识，”brandtsegg说。

跨学科项目

brandtsegg所指的“我们”是他自己和博士后axel tidemann - 因为这毫无疑问是一个跨学科的项目。机器非常复杂，不同研究领域之间的合作是使其发挥作用的绝对必要条件。brandtsegg是音乐系，而tidemann是计算机和信息科学系。但他们的利益重叠。

“我们对彼此的研究领域了解得足够多，看看哪些是困难的，为什么会这样，”brandtsegg说。当然，他的主要兴趣是音乐。

但他也是一位成功的程序员，并利用这些知识制作音乐。相反，tidemann为他的博士项目制作了一个击鼓机器人。机器人模拟了活鼓手的演奏风格。

什么都不知道

一开始，他们的机器人一无所知。它“听到”来自一个人的声音，并且可以将这些声音连接到扬声器的同时视频输入。

机器人选择一个人似乎正在强调的声音，并通过播放与之相关的其他声音作出响应，同时投射声音和图片之间关联的神经表示。它没有显示视频，而是它的“大脑”如何连接声音和图像。

学习

机器人已经在特隆赫姆和阿伦达尔展出，参观者可以在那里影响它的学习。圣诞节前一个月在特隆赫姆，一月份在阿伦达尔待了两个星期。

与不同受众的互动使研究人员能够准确了解其学习方式。

有很多“我的名字是......”和“你叫什么名字?” 来自观众，但有些人唱歌，有些人读诗。

这导致了许多类似声音和相关人员混淆的时期，机器的混乱造成了奇怪的联系。但这改变了它学到的东西。

机器人逐渐吸收了不同人的印象。某些人，比如导游，对它的影响更大，因为它经常“看到”它们。机器人还学会了过滤输入。

如果一个单词以某种方式被说出五次，然后以不同的方式说出一次，它就会学会过滤出杰出的东西并专注于最常见的方式，这可能是正确的。此处理在机器人停机期间发生。

“我们说机器'梦想'在晚上，”brandtsegg说。

过了一会儿，机器人能够以更复杂的方式将文字和图片连接在一起 - 你可以说它将声音与图像相关联并自己连接它们。

发展

机器人正在不断发展，brandtsegg和tidemann已经失去了很多的睡眠。

“在特隆赫姆展出的前一天，我们一直工作到早上八点。然后我们回家，吃早餐，然后回到11点工作，”brandtsegg说。

在两个显示器之间，他们致力于改善机器人组织记忆的方式。

“我们所做的每一个小改变都需要花费很多时间，至少如果我们想要确保我们不会破坏它已经学到的任何东西，”brandtsegg解释道。

结果是一个机器人，展示了它如何以非常教学的方式建立联系。它故意不像任何有生命的有机体 - 你应该专注于它的学习和背后的过程。

布兰德塞格说：“机器人看起来很粗糙。”

牛逼自身的逻辑思维能力?

[self。]是一个艺术项目，并提出了在未来几年可能非常相关的问题。什么时候机器人自己思考?什么时候适合叫机器'生活'?

“很多人说智力可以通过特定的行为来决定，”蒂德曼说。

他将图灵测试命名为“图灵测试”，其中一台机器被认为是否能够通过基于文本的问题使人类相信它是人类，至少占百分之三十。基于这个定义，下棋的计算机，如ibm的deep blue，可以被定义为智能，因为他们非常擅长国际象棋。

但这是象征性的推理，不一定可以转移到现实世界的场景。几十年来，用于精密加工和工业工作的专用机器人在某些任务中比人类更好。但这些机器人远远无法学习。更不用说做楼梯或跳绳等事情了。在分析足球比赛或将小说作为人类进行分析时，也没有任何机器能够擅长。

不是在真空中

“包括我自己在内的许多人工智能(ai)研究人员认为真正的智能不能在真空中发生 - 这是在动态环境中适应和生活的结果，”tidemann解释说。“你可以把我们的智慧视为我们适应能力的副产品。”

“因为我们已经培养了计划和记忆的能力，所以我们将认知作为一种包装协议，”他说。

认知是感知周围环境的综合能力，基于这种感知的原因，与周围环境进行交流，并根据您手边的信息进行合理的回忆和行动。

“什么是独立思考?什么是人工生活?这些都是重大问题，”蒂德曼说。“但我们相信，达到ai的'圣杯'的正确方法是在机器中实现生物启发模型，让它在物理环境中运行，看看我们是否能观察到智能行为。”

研究人员使用“技术奇点”这一短语来描述机器超越人类智力的能力。然而，这仍然是很长一段时间--brandtsegg和tidemann与[self。]的目标是，它将能够通过与人类的互动来学习。

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