RoboBrain: Världens första kunskapsmotor för robotar

En av de mest spännande förändringarna som påverkar det moderna livet är förmågan att söka och interagera med information i en skala som aldrig tidigare varit möjlig. Allt detta är tack vare en konvergens av teknologier som har resulterat i tjänster som Google Now, Siri, Wikipedia och IBMs Watson superdator.

Detta ger oss svar på en lång rad frågor om nästan vilket ämne som helst genom att viska några ord i en smart telefon eller skriva några tecken på en bärbar dator. En del av det som gör detta möjligt är att människor är bra på att hantera oklarheter. Så svaret på en enkel fråga som hur man gör ost på rostat bröd kan resultera i mycket allmänna instruktioner som en vanlig människa lätt kan följa.

För robotar är utmaningen en helt annan. Dessa maskiner kräver detaljerade instruktioner även för den enklaste uppgiften. Till exempel, en robot som frågar en sökmotor hur man tar med sött te från köket är osannolikt att få de detaljer som behövs för att utföra uppgiften eftersom det kräver alla typer av tillfällig kunskap som tanken att koppar kan hålla vätska (men inte när det hålls upp och ner), att vattnet kommer från kranar och kan värmas i en vattenkokare eller mikrovågsugn, och så vidare.

Sanningen är att om robotar någonsin ska få användbar kunskap från sökmotorer, måste dessa databaser innehålla en mycket mer detaljerad beskrivning av varje uppgift som de kan behöva utföra.

Gå in i Ashutosh Saxena vid Stanford University i Palo Alto och ett antal kompisar som har satt sig i uppgift att bygga en sådan kunskapsmotor för robotar.

Dessa killar har redan börjat skapa ett slags Google för robotar som kan nås fritt av alla enheter som vill utföra en uppgift. Samtidigt samlar databasen ny information om dessa uppgifter allt eftersom robotar utför dem, och lär sig därigenom allt eftersom. De kallar sin nya kunskapsmotor för RoboBrain.

Teamet har tagit sig an ett antal utmaningar med att designa RoboBrain. Till att börja med har robotar många olika typer av sensorer och design så informationen måste lagras på ett sätt som är användbart för alla typer av maskiner. Kunskapsmotorn ska kunna svara på en mängd olika typer av frågor som ställs av robotar på olika sätt. Och den ska kunna samla kunskap från olika källor, som World Wide Web och genom att genomsöka befintliga kunskapsbaser som WordNet, ImageNet, Freebase och OpenCyc.

Dessutom vill Saxena och co att Robobrain ska vara ett samarbete som länkar ihop med befintliga tjänster. För det ändamålet har teamet redan samarbetat med tjänster som Tell Me Dave, en start-up som syftar till att låta robotar förstå naturliga språkinstruktioner, och PlanIt, ett sätt för robotar att planera vägar med hjälp av crowdsourced information.

Eftersom fler och fler forskare bidrar med kunskap till RoboBrain kommer det inte bara att få deras robotar att prestera bättre utan vi tror också att detta kommer att vara fördelaktigt för robotsamhället i stort, säger Saxena och co. De har skapat en hemsida som heter RoboBrain.me att fungera som en inkörsport och att främja idén.

Att sätta upp en kunskapsmotor av detta slag är ingen lätt uppgift. Saxena och co har närmat sig det som ett nätverksteoretiskt problem där kunskapen representeras som en riktad graf. Noderna i den här grafen kan vara en mängd olika saker som en bild, text, video, haptiska data eller ett inlärt koncept, till exempel en behållare.

RoboBrain accepterar sedan ny information i form av en uppsättning kanter som länkar samman en delmängd av noder. Till exempel kan idén att en sittande människa kan använda en mugg koppla ihop noderna för mugg, mugg och sittande människa med begrepp som att kunna använda.

Vilken robot som helst som frågar efter den här termen i databasen, eller något liknande, kan sedan ladda ner uppsättningen kanter och noder som representerar den.

Det här är mer än bara en snygg idé. Saxena och co har redan börjat bygga databasen och använda den för att låta robotar planera vissa åtgärder, som att navigera inomhus eller flytta runt matlagningsingredienser.

De visar hur en av deras egna robotar använder RoboBrain för att flytta en äggkartong till andra änden av ett bord. Eftersom ägg är ömtåliga måste de hanteras varsamt, något som roboten kan lära sig genom att fråga RoboBrain.

En viktig del av projektet är att tillämpa kunskap som lärts i en situation i andra situationer. Så samma teknik för att hantera ägg kan också användas för att hantera andra ömtåliga föremål, som glödlampor.

Laget har stora planer för framtiden. De skulle till exempel vilja utöka kunskapsbasen till att omfatta ännu större kunskapskällor, som onlinevideor. En robot som kan fråga instruktionsvideor online kan sedan lära sig hur man utför en mängd olika hushållsuppgifter.

Det är ett intressant arbete med stor potential för att förändra hur robotar lär sig i stor skala. Onlinekunskapsbaser har haft en anmärkningsvärd inverkan på hur människor tänker om världen omkring dem och hur de interagerar med den.

Det är verkligen inte otänkbart att RoboBrain kan ha en liknande inverkan för våra elektroniska kusiner.

Ref: arxiv.org/abs/1412.0691 : RoboBrain: Storskalig kunskapsmotor för robotar

Dölj