RoboBrain: il primo motore di conoscenza al mondo per i robot

Uno dei cambiamenti più eccitanti che influenzano la vita moderna è la capacità di cercare e interagire con le informazioni su una scala che non è mai stata possibile prima. Tutto questo grazie a una convergenza di tecnologie che hanno portato a servizi come Google Now, Siri, Wikipedia e il supercomputer Watson di IBM.

Questo ci dà risposte a una vasta gamma di domande su quasi tutti gli argomenti semplicemente sussurrando alcune parole in uno smartphone o digitando alcuni caratteri in un laptop. Parte di ciò che lo rende possibile è che gli esseri umani sono bravi a far fronte all'ambiguità. Quindi la risposta a una semplice domanda come come fare il formaggio su pane tostato può portare a istruzioni molto generali che una persona normale può facilmente seguire.

Per i robot, la sfida è molto diversa. Queste macchine richiedono istruzioni dettagliate anche per il compito più semplice. Ad esempio, è improbabile che un robot che chieda a un motore di ricerca come portare il tè dolce dalla cucina ottenga i dettagli necessari per svolgere il compito poiché richiede tutti i tipi di conoscenze accessorie come l'idea che le tazze possano contenere liquidi (ma non se tenuta capovolta), che l'acqua provenga dai rubinetti e possa essere riscaldata in un bollitore o in un forno a microonde, e così via.

La verità è che se i robot vogliono ottenere conoscenze utili dai motori di ricerca, questi database dovranno contenere una descrizione molto più dettagliata di ogni attività che potrebbero dover svolgere.

Entrano Ashutosh Saxena alla Stanford University di Palo Alto e un certo numero di amici, che si sono dati il ​​compito di costruire un tale motore di conoscenza per i robot.

Questi ragazzi hanno già iniziato a creare una sorta di Google per robot a cui è possibile accedere liberamente da qualsiasi dispositivo che desideri svolgere un'attività. Allo stesso tempo, il database raccoglie nuove informazioni su questi compiti mentre i robot li eseguono, imparando così mentre procede. Chiamano il loro nuovo motore di conoscenza RoboBrain.

Il team ha affrontato una serie di sfide nella progettazione di RoboBrain. Per cominciare, i robot hanno molti tipi diversi di sensori e design, quindi le informazioni devono essere archiviate in un modo utile per qualsiasi tipo di macchina. Il motore della conoscenza dovrebbe essere in grado di rispondere a una varietà di diversi tipi di domande poste dai robot in modi diversi. E dovrebbe essere in grado di raccogliere conoscenze da diverse fonti, come il World Wide Web e scansionando le basi di conoscenza esistenti come WordNet, ImageNet, Freebase e OpenCyc.

Inoltre, Saxena e co vogliono che Robobrain sia uno sforzo collaborativo che si colleghi ai servizi esistenti. A tal fine, il team ha già collaborato con servizi come Tell Me Dave, una start-up che mira a consentire ai robot di comprendere le istruzioni in linguaggio naturale, e PlanIt, un modo per i robot di pianificare percorsi utilizzando informazioni in crowdsourcing.

Poiché sempre più ricercatori apportano conoscenze a RoboBrain, non solo migliorerà le prestazioni dei loro robot, ma riteniamo anche che ciò sarà vantaggioso per la comunità robotica in generale, affermano Saxena e co. Hanno creato un sito web chiamato RoboBrain.me fungere da gateway e promuovere l'idea.

La creazione di un motore di conoscenza di questo tipo non è un compito facile. Saxena e collaboratori lo hanno affrontato come un problema di teoria delle reti in cui la conoscenza è rappresentata come un grafo orientato. I nodi in questo grafico possono essere una varietà di cose diverse come un'immagine, testo, video, dati aptici o un concetto appreso, come un contenitore.

RoboBrain accetta quindi nuove informazioni sotto forma di un insieme di bordi che collegano insieme un sottoinsieme di nodi. Ad esempio, l'idea che un essere umano seduto possa usare una tazza potrebbe collegare i nodi per tazza, tazza e uomo seduto con concetti come essere in grado di usare.

Qualsiasi robot che interroga il database per questo termine, o qualcosa di simile, può quindi scaricare l'insieme di bordi e nodi che lo rappresentano.

Questa è più di una semplice idea. Saxena e compagni hanno già iniziato a costruire il database e ad utilizzarlo per consentire ai robot di pianificare determinate azioni, come navigare all'interno o spostare gli ingredienti da cucina.

Mostrano come uno dei loro stessi robot usi RoboBrain per spostare un cartone di uova all'altra estremità di un tavolo. Poiché le uova sono fragili, devono essere maneggiate con cura, cosa che il robot può apprendere interrogando RoboBrain.

Una parte importante del progetto consiste nell'applicare le conoscenze apprese in una situazione ad altre situazioni. Quindi la stessa tecnica per la manipolazione delle uova potrebbe essere utilizzata anche per la manipolazione di altri oggetti fragili, come le lampadine.

La squadra ha grandi progetti per il futuro. Ad esempio, vorrebbero ampliare la base di conoscenze per includere fonti di conoscenza ancora più ampie, come i video online. Un robot che potrebbe interrogare video dimostrativi online potrebbe quindi imparare a svolgere un'ampia varietà di compiti domestici.

Questo è un lavoro interessante con un potenziale importante per cambiare il modo in cui i robot imparano su larga scala. Le basi di conoscenza online hanno avuto un notevole impatto sul modo in cui gli esseri umani pensano al mondo che li circonda e su come interagiscono con esso.

Non è certo oltre ogni immaginazione che RoboBrain possa avere un impatto simile per i nostri cugini elettronici.

Rif: arxiv.org/abs/1412.0691 : RoboBrain: motore di conoscenza su larga scala per robot

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