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HRED开发机器人智能以响应语音命令

  无人驾驶系统已经开始对战争产生重大影响。无人驾驶无人机提供持续监视,对高价值目标的快速精确攻击和小型机器人正被用于反IED任务。这些系统通常是远程驾驶系统,并且依赖于操作人员的近乎连续的控制并且易受通信链路的破坏。

  无人系统的未来在于开发能力强大的系统,这些系统具有一套基于情报的能力,足以使自动系统与士兵合作。要充当队友,机器人系统需要推理他们的任务,以战术正确的方式穿越世界,观察周围世界的重大事件,与士兵和其他自治系统进行有效沟通,并有效地执行各种任务任务。

  来自美国陆军研究实验室(ARL)人类研究和工程理事会(HRED)的研究人员正在开发机器人智能,这将使机器人能够在人类发出语音命令的情况下在其环境中成功导航。

  符号和次符号机器人智能控制系统(SS-RICS)由HRED于2004年与陶森州立大学合作开发,将知识的象征性和次级象征性表示结合到一个统一的控制结构中。该系统是一个面向目标的生产系统,基于认知架构,自适应思维理性(ACT-R)和Soar,这是密歇根大学的认知架构。

  “我们发现,为了模拟机器人的复杂认知,在产生任何广义的智能行为之前,需要在认知的许多方面(长期记忆和感知)到位,”认知机器人团队负责人Troy Kelley说道, HRED。“在使用ACT-R时,我们发现这是一个很好的工作记忆实例,但我们需要增加认知的其他方面,包括长期记忆和感知,以建立一个完整的认知系统。”

  认知源于一系列不同的算法,每个算法都有不同的功能,它们共同产生了认知的综合过程。这也称为功能主义表示。HRED正在开发SS-RICS作为模块化系统,或作为模块化算法的集合,每组算法对整个系统的功能负有不同的责任。重要的组成部分是这些不同算法之间的相互作用或相互作用,从而形成一个综合的认知系统。

  “我们不一定试图产生大脑各个组成部分(丘脑,杏仁核)的神经学表现,”凯利说。“我们的基本想法是,我们正试图利用心理学理论来增强机器人技术的发展,特别是在学习和记忆方面。”

  这样的例子包括让机器人了解走廊或门是什么。机器人暴露在各种不同的走廊和门上,然后拉出特定的功能以包含它们的一般规则,但需要灵活。

  “例如,在国外,你可能会看到用作门的毯子或门,”凯利说。“人类天生就有很多低级别的东西,机器人必须为之编程 - 让机器人像个人一样思考是很困难的。”

  HRED正在开发用于编程机器人的三个功能组件包括记忆,语言和感知(例如颜色识别)。HRED一直专注于人类记忆的实现,以减少自治系统面临的计算负担。

  例如,从心理学实验中可以理解,人们在给予问题解决任务时将元素从长期记忆加载到工作记忆中。一旦访问了长期记忆,人类就可以专注于特定任务。长期记忆与工作记忆的这种分离允许提高计算效率,因为在解决问题期间仅搜索与特定任务相关的知识。

  可以在自治系统上复制此实现,以帮助减少计算负荷。自治系统的其他人类记忆实现包括记忆衰减(忘记不重要的信息)和联想学习(一起发生的事情一起被记住)。

  Kelley和他的团队多次前往宾夕法尼亚州Grantville的Fort Indian Town Gap,以支持机器人协作技术联盟(RCTA)。在MOUT工地,用于训练士兵在城市地形上进行军事行动,Kelley致力于改善自动系统的室内导航。

  “典型的室内环境无法可靠地访问GPS信息,自动系统无法使用此信息进行导航,”Kelley说。

  “人类使用地标和航位推算在不熟悉的室内环境中航行,”凯利说。“我们正在努力开发一种基于人类的地标导航的自主实施,以帮助机器人在室内活动。”

  在世界各地,机器人的开发和使用有很多不同的原因和目的 - 例如私营部门的医疗保健,制造以及在人类面临危险的危险或偏远地区工作。在执法方面正在进行额外的工作,以处理炸弹处置,人质情况和高价值地区的自主监视。

  “我知道日本人一直在努力开发机器人,使其尽可能真实。然而,我看到研究表明,人们有时会发现很难与看起来像人类的机器人进行交互,因为他们发现它不舒服或“令人毛骨悚然”。相反,人们宁愿与看起来像机器人的机器人进行交互 - 他们发现这更令人感到安慰,“凯利说。“如果预计机器人会在检查站或人质情况下与非战斗人员互动,这可能会成为一个问题,”他补充道。

  “在许多方面,特洛伊及其团队正在开展的工作对于军队来说是一个比私营部门工作更困难和更需要的领域,”人类因素整合司司长Pamela A. Savage-Knepshield博士说。在HRED内。“特洛伊正在做的事情将使我们的士兵更容易与机器人进行沟通和合作,以完成危险的任务。

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