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#机器人#XAI竟然能使机器人能理解人类行为？未来可期


人工智能正以多种方式进入我们的生活——手机智能助手帮助我们完成一系列基础任务 ， 智能家电能自动打扫我们的房屋 ， 地图导航指挥着我们该驶向何方 。
在未来的几年中 ， 无论是在家中还是在其他环境中 ， 机器人都可以通过多种方式为人类用户提供帮助 。 为了更直观 ， 机器人应该能够遵循自然语言的命令和说明 ， 因为这使用户可以像与其他人一样与他们进行通信 。
可解释性AI（XAI）是人工智能研究的一个分支 ， 它的关注点在于如何提升人工智能之于人类的可信任度 。 要实现机器人和人一起和谐工作的愿景 ， 可信度发挥着至关重要的作用 。 XAI便致力于开发让人类感觉值得信赖的人工智能系统 ， 以促进它们更好地融入人类社会 。
考虑到这一点 ， 麻省理工学院的大脑、思维和机器中心的研究人员最近开发了一种基于采样的机器人计划程序 ， 可以训练该程序来理解自然语言命令的序列 。 他们开发的系统发表在arXiv上预先发表的一篇论文中 ， 该系统将深度神经网络与基于采样的计划程序结合在一起 。
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进行这项研究的研究人员之一安德烈·巴布（Andrei Barbu）表示：“出于安全考虑 ， 并且因为语言是询问您想要的东西的最便捷界面 ， 确保我们家中的未来机器人能够理解我们是非常重要的 。 ” “我们的工作结合了三方面的研究：机器人计划 ， 深度网络以及我们自己的机器如何理解语言的工作 。 总体目标是仅给机器人提供一些句子含义的示例 ， 并使其遵循新的命令 ， 从未听过的新句子 。 ”
Barbu和他的同事进行的这项研究的深远目标是更好地理解肢体语言交流 。 实际上 ， 虽然现在已经很好地理解了语音交流背后的功能和机制 ， 但大多数在动物和人类之间进行的交流都是非语言的 。 更好地理解肢体语言可能会导致开发更有效的机器人与人之间交流的策略 。 因此 ， 麻省理工学院的研究人员一直在探索将句子翻译成机器人动作的可能性 ， 反之亦然 。 他们最近的研究是朝这个方向迈出的第一步 。
进行这项研究的另一位研究员郭延龄（Yen-Ling Kuo）表示：“机器人规划人员在探索机器人可以做什么然后让机器人执行动作方面非常了不起 。 ” “我们的作品需要一个句子 ， 将其分解成小块 ， 这些小块被翻译成小的网络 ， 然后重新组合在一起 。 ”
就像语言是由可以按照语法规则组合成句子的单词组成的一样 ， 由Barbu ， Kuo和他们的同事Boris Katz开发的网络由经过培训的 ， 可以理解单个概念的较小网络组成 。 当组合在一起时 ， 这些规则网络可以发现并代表整个句子的含义 。
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图片来源：Kuo ， Katz和Barbu
无独有偶 ， 加州大学洛杉矶分校的研究团队最近也在尝试让机器人向人类用户解释它的行动的内容和目标 ， 并证明这么做是有效的 。 有趣的是 ， 可信赖度最高的智能自我解释形式 ， 与性能最佳的学习算法并不对应 。 可见 ， 机器人的XAI能力并不相同——我们不能只单独优化它的性能或自我解释的能力 。 这要求在设计机器人的过程中既要考虑良好的性能 ， 又要考虑到可信赖度高的自我解释形式 。
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用户演示、机器学习、任务表现和解释能力的关系图
机器人如何才能做到最高效率地执行用户指定的任务？用户又应如何回应机器人的自我解释行为呢？为了回答这两个问题 ， 加州大学洛杉矶分校的研究团队决定做一个实验 ， 他们尝试让机器人学习如何拧开药瓶的瓶盖 。 实验中 ， 一个研究人员戴着一个有触觉记忆系统的手套 ， 当他打开瓶子时 ， 手套会记录下人手的姿势和力量 。 这能帮助机器人通过象征性信息和触觉信息来了解人类的行为 。


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