Surgical Robots

Новая роботизированная система, способная изучать отношения собственности, нормы

Исследователи разработали роботизированную систему, способную представлять, изучать и выявлять отношения и нормы собственности, которые могут решить некоторые проблемы, связанные с обучением роботов социальным нормам и способам их соответствия. Читайте также: отрицательные эмоции могут быть причиной вашего стресса.

По мнению исследователей из Йельского университета, нормы собственности – это набор социальных норм, которые помогают ориентироваться в общей среде более внимательным образом по отношению к другим. Читайте также – Новое исследование раскрывает причину различий в поведении мужчин и женщин.

Как сообщает TechXplore, обучение роботов этим нормам может улучшить их взаимодействие с людьми, позволяя им различать чужие инструменты и собственные инструменты, которые им временно предоставлены. Читайте также – Пожилые люди: Facebook может облегчить вашу изоляцию

«Моя исследовательская лаборатория фокусируется на создании роботов, с которыми людям легко взаимодействовать», – цитирует TechXplore соавтора Брайана Скасселлати.

«Часть этой работы посвящена тому, как мы можем научить машины общим социальным концепциям, вещам, которые важны для нас как людей, но не всегда являются темами, которые привлекают наибольшее внимание», – сказал он.

«Понимание прав собственности на объекты, разрешений и обычаев – одна из этих тем, которая на самом деле не получила большого внимания, но будет иметь решающее значение для того, как машины работают в наших домах, школах и офисах», – добавил Скасселлати.

В подходе, разработанном исследовательской группой, право собственности представлено в виде графа вероятностных отношений между объектами и их владельцами.

Это сочетается с базой данных норм на основе предикатов, которые ограничивают действия, которые роботу разрешено выполнять с использованием принадлежащих ему объектов.

Система, разработанная исследователями, сочетает в себе новый алгоритм инкрементного обучения нормам, способный как к однократному обучению, так и к индукции на основе примеров, с байесовским выводом отношений собственности в ответ на очевидные нарушения правил и прогнозированием вероятных владельцев объекта на основе восприятия. .

Вместе эти компоненты позволяют системе изучить нормы и отношения собственности, применимые в различных ситуациях.

Исследователи оценили производительность своей роботизированной системы в серии смоделированных и реальных экспериментов.

Они обнаружили, что он может эффективно выполнять задачи по манипулированию объектами, требующие соблюдения множества норм владения, с замечательной компетентностью и гибкостью.

Источник: IANS

Опубликовано: 23 декабря 2018 г., 16:05