Der Roboter-Helfer ist auf die Art und Weise jetzt es können lernen von Its Freunde (Op-Ed)

Dieser Artikel erschien ursprünglich in The Conversation. Die Publikation beigetragen zu LiveScience des Artikels Experten stimmen: Op-Ed & Einblicke.

Januar ist eine Zeit, als viele von uns suchen, uns zu verbessern. Wir wollen eine neue Fertigkeit erlernen oder ein bestehendes zu verbessern. Ein Netzwerk speziell für Roboter, RoboEarth, wird in den Niederlanden zu helfen, mit ihrer Versuche, Self-Improvement getestet. Bald werden unsere mechanischen Freunde tauschen Sie Tipps, wie man am besten Sorgfalt für uns und erfahren Sie mehr über ihre Welten.

Wie Googles jüngsten Erwerb von Robotik-Unternehmen und Amazons automatisierten Lägern gezeigt haben, beginnen intelligente, autonome Serviceroboter, rentabel zu suchen.

Service-Roboter sind Maschinen, die mit oder für den Menschen in normaler Umgebung (und nicht in kontrollierten Werkseinstellungen) Aufgaben. Intelligente und autonome Service Roboter haben einige Freiheit über wie sie Aufgaben und Entscheidungen darüber, wie Sie handeln müssen basierend auf was sie wissen und spüren.

Es sind Roboter, die Sandwiches zu machen, finden Sie Objekte in Ihrem Haus, Ihrer Wäsche und sogar bauen Ikea Möbel.

Einfach auf die Mayo, bitte. Sandwich-machen Roboter

Jedes Mal lernen von Grund auf

Wenn solche Systeme zu bauen, stellt eines der großen Probleme den Roboter mit dem Wissen über die Welt, sie braucht, um seine Aufgabe zu erfüllen. Dieses Wissen ist in der Regel zentriert um die Objekte an einer Aufgabe beteiligt: wie sie aussehen, wie sie abgeholt werden können oder wo sie zu finden. Wissen über Raum (Karten von Gebäuden und Räumen) und Aktion (Gewusst wie: ändern Sie die Welt zu einem bestimmten Zweck) ist in der Regel unerlässlich.

Aber Roboter haben keine integrierte Kenntnis über solche Dinge. Alles was sie wissen muss irgendwie in ihre Software konstruiert werden müssen, so durch mit Lerntechniken Maschine dann Symbole innerhalb der Roboter-Software erlauben es bezieht sich auf die Dinge in der Welt die Ergebnisse dieser Ausbildung anschließen.

Dieses Knowledge Engineering in der Regel dauert eine riesige Menge an Zeit für selbst eine einfache Aufgabe und ist in der Regel begrenzt, da der Roboter landet nur wissend über genau das, was man sie gelehrt. Beispielsweise könnte es eine Schachtel mit Cornflakes, aber keine Schachtel mit Frosties oder vielleicht nicht einmal eine Schachtel Cornflakes mit unterschiedlichen Verpackungen zu erkennen sein.

Dies bedeutet, dass es sehr schwierig, nur einen Roboter in eine neue Umgebung zu senden, oder Fragen es, eine neue Aufgabe zu erfüllen, ohne ein Team von Experten zur Verfügung, um diese Ausbildung zu tun. Niemand kann sich leisten Computer Wissenschaft PhD Absolvent mit jeder Roboter liefern, so dass Forscher auf der ganzen Welt betrachten, wie Roboter ausgestattet werden können, zu einer neuen Umgebung schnell lernen, wenn sie in einem gestellt werden.

Lernen von Roboterfreunde

RoboEarth – eine Zusammenarbeit zwischen Universitäten und Philips – entwickelte ein Konzept für dieses Hotel aufgrund der Fähigkeit, Kenntnisse über das Internet zu teilen.

Das System hat ein soziales Netzwerk oder eine Wikipedia für Roboter verglichen worden, da es erlaubt, das Wissen für ein Roboter mit einem anderen Roboter, überall sonst auf der Welt, über eine gemeinsame, Web zugänglichen Datenbank geteilt werden erstellt. Wenn ein Roboter in Deutschland lernt was ein Toaster ist und wie es funktioniert, können sie diese Informationen in das Netzwerk hochladen. Ein Roboter in Japan, die noch nie einen Toaster vor verwendet hat kann dann melden Sie sich an und erfahren Sie, wie man es erkennen.

Um Roboter mit verschiedenen Gremien und Sensoren, um gegenseitig voneinander lernen zu ermöglichen, hat RoboEarth eine Abstraktionsschicht, die freigegebenen Informationen, gemeinsame Funktionen über alle Plattformen hinweg zu übernehmen kann. Dies ist ähnlich wie wie ein Desktop-Betriebssystem wie Windows ermöglicht die gleiche Software auf viele verschiedene Arten von Computern ausgeführt.

Damit können Roboter, das Wissen leicht zu finden, die, das Sie benötigen, sind die Inhalte der Datenbank RoboEarth über eine Ontologie strukturiert. Dies beschreibt jeden Eintrag mit Logik die automatisch abgefragt werden kann und angeschlossenen Einträge betrifft. So wird ein Ofen als eine Art von Haushaltsgeräten und einen Mars-Riegel als eine Art von Lebensmitteln aufgeführt.

Die RoboEarth Demonstration ist nur der Anfang dessen, was eine steigende Tendenz von intelligenten und autonomen Maschinen Wissensaustausch über das Internet werden wird. Zwar gibt es Beschränkungen in Bezug auf die aktuellen Demonstranten, in Bezug auf wie gut gemeinsamen Wissenstransfer über verschiedene Systeme und Umgebungen, können wir dieses Feld, um Fortschritte erwarten, wie Roboter beginnen auf den Markt kommen. Die kommerzielle Notwendigkeit für Roboter in der Lage sein, von Gleichaltrigen lernen wird Fortschritt vorantreiben.

In Zukunft ist es leicht vorstellbar, sowohl die aktuellen offenen Protokollen RoboEarth Aufklärung Roboter weltweit sowie eine kommerzielle Alternative, wie ein AppStore, wo Roboter und ihre Besitzer professionell technische Kenntnisse aus dem Regal kaufen können. Dies wird sein, einen wichtigen Schritt in Richtung des Tages, wenn Ihr Morgen orange Saft oder Kaffee von einem Roboter-Helfer gebracht werden, oder zumindest einen Schritt in Richtung hilft es, den Unterschied zwischen den beiden zu erkennen.

Nick Hawes erhält Fördermittel von der Europäischen Kommission und EPSRC. Er ist mit der University of Birmingham verbunden.

Dieser Artikel erschien ursprünglich in The Conversation. Lesen Sie die