美開發出可預測人類行為的機器人準確率達82％

　　據物理學家組織網5月28日報道，美國康奈爾大學個人機器人實驗室開發出一款機器人，能學習預測人類行為，以便進一步在人類需要時伸出援助之手——更準確地說，是滾過來伸出援助之爪。

　　要理解該在什么時候、什么地方倒啤酒，或知道在什么時候幫忙打開冰箱的門，這對機器人來說還很困難，因為估計位置面臨著許多變化因素。但現在，康奈爾大學研究小組已經找到了解決方案。

　　這款新機器人用一個微軟Kinect 3D攝像機和一個3D視頻數據庫，緊密跟隨盯著“主人”，能識別出它所看到的行為，“思考”該環境中各種目標物的可能用途是什么，并確定那些用途怎樣才能與主人的行為相匹配。然后，它會生成一系列的可能性——比如吃東西、喝飲料、做清潔、收拾物品等——最后選擇最有可能的一項。隨著行為的持續，機器人也在不斷更新和改善它的預測。

　　“我們總結提煉了人類行為的一般規則。”康奈爾大學計算機科學教授阿蘇托什·塞克森納解釋說，“喝咖啡是一項‘大活動’，但它包含了許多小部分。”機器人為這些小部分建立了一個“詞匯表”，能將它們以不同方式組合在一起，從而識別出多種“大活動”。

　　在測試中，當機器人預測未來1秒鐘要發生的事時，準確率達到82%;預測3秒鐘的事準確率為71%;而預測未來10秒的準確率為57%。

　　“即使人類是可預測的，他們也只能預測一部分時間。”塞克森納說，目前他們的機器人幾乎還是硬編碼反應，但應該有一種機器人學習怎樣反應的方式。未來將會解決機器人怎樣計劃自己行為的問題。

　　研究小組將于6月18日至21日在美國亞特蘭大召開的國際機器學習大會和6月24日至28日在德國召開的科學與系統大會上匯報他們的成果。