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    有了這個機器人,你可以卸載掉手機里的提醒App

    本文作者: 恒亮 2016-05-23 17:48
    導語:雖然有各種類型的提醒App,可是如果你連App也忘了用,該怎么辦呢?

    有了這個機器人,你可以卸載掉手機里的提醒App

    現在智能手機市場上提醒類App可謂多如牛毛,一抓一大把,比如QQ提醒、正點鬧鐘,還有各種日歷提醒和清單提醒,等等提醒,不一而足。如果你還能記得開啟這個提醒App的話,那自然是極好的。然而問題在于有許多人把提醒事項都在App里設置好了,卻忘記了啟用這個App去提醒,小編表示學長/學姐也只能幫你到這了。

    不過現在不用擔心了,在5月19號的機器人與自動化國際大會上,一些來自康奈爾大學和斯坦福大學的研究者們展示了一個名為Watch-Bot(大約可以譯為“機器人守護者”)的項目,這東西就可以拯救這類人。Watch-Bot可以自主學習和記錄主人的日常生活和行為習慣,然后在恰當的時間和地點給予主人一個相對靠譜的提醒,比如主人忘了關電腦顯示器,或者把吃的東西放在微波爐忘了拿等情況,Watch-Bot就可以自主地溫柔地做出提示,而不需要提前的設置。

    那么這東西用什么來提示呢?答案就是激光。是的,你木有看錯,竟然是激光!

    Watch-Bot由一個3D傳感器(例如微軟的Kinect體感外設那種),一個能傾斜和移動的攝像機,一個筆記本電腦和一個激光發(fā)射器組成。研究者們把它布置在廚房和辦公室里,大約花了一周的時間去記錄主人的生活。這一周里它不知疲憊地記錄下458段視頻,然后將這些圖像分解并研究,劃分出21種不同的行為,23種不同的物體,以及在其中222段視頻中主人忘記了一些事情。

    科學家們?yōu)榱擞柧歐atch-Bot,一方面在它面前呈現人們沒有忘記事情的場景,另一方面又演示那些忘記了某些步驟的場景,但并不告訴它正確的做事順序是怎樣的,也不告訴它哪些步驟被被忘記了。而Watch-Bot的核心科技就是,它能夠自主的根據概率論的自適應模型,從攝像機和3D傳感器的數據中分析出前后行為之間的聯(lián)系,以及完整的沒有遺漏的行為方式究竟是怎樣的,這種方式被人工智能領域的學者稱為“非監(jiān)督式學習”。首先,Watch-Bot會瀏覽整個事情的流程,通過自適應模型分析出被遺忘的步驟,然后根據3D傳感器的輸入將某一物體和該步驟聯(lián)系起來。之后,將該物體映射到攝像機的視角里。最后,攝像機將調整角度和高低,直到激光發(fā)射器指出這個正確的物體為止(沒錯,就是僅僅用激光束把該物體指出來,至于你忘了什么事是和這個物體有關的,Watch-Bot可不知道,不過話說回來,如果這還想不起來,那科學家也只能表示無能為力了)。

    有了這個機器人,你可以卸載掉手機里的提醒App

    在測試中,Watch-Bot能夠成功提醒主人的概率高達6成。提醒成功的場景包括,看完書忘了放回書架,電腦關機后忘記關電腦顯示器,倒了一杯牛奶之后忘記把剩下牛奶放回冰箱,以及微波爐里的小吃。大部分的研究參與者都表示這個“機器人守護者”很給力,有相當巨大的市場前景。

    還有很重要的一個基本要點是,這臺Watch-Bot并不知道究竟發(fā)生了什么,也不知道自己在做一件多么偉大的事情(其實它就是在跑代碼而已),因此,微波爐是干嘛用的,牛奶到底壞了沒壞,這些事對它而言沒有什么意義。Watch-Bot只是利用非監(jiān)督式的學習算法,通過概率論的自適應模型,分析出在一系列的步驟中哪一個被遺忘了。比如放牛奶這件事,Watch-Bot經常見到主人倒了一杯牛奶后會把剩下的放回冰箱里,可是有一天主人突然沒有放回去,那它就覺得有問題,于是用激光把牛奶指出來,這就是它所做的事情。

    從某種意義上說,Watch-Bot這種“蠢萌蠢萌”的特性其實正好是它的優(yōu)勢。因為如此一來就不用糾結于某件事的外部意義,反而更關注于事情的具體的流程和步驟,因此適應新的場景和識別新的流程的能力就更強,并且隨著使用時間的加長,Watch-Bot將更好用更“聰明”。實際上研究者們已經在拓展Watch-Bot的視野,讓它利用YouTube上用戶上傳的日常生活視頻進行學習,從而增強它的提醒實力,這其實是一個名為RoboWatch的項目的一部分。

    到目前為止,Watch-Bot在實際應用場景中的提醒能力還不足以推向普通的大眾,不過研究者們并不覺得失落,反而是充滿了期待。因為Watch-Bot項目的立項初衷本來就不是一個終點,反而它是一種證明,即任何一個潛在的科學技術,一旦具備了類似于3D傳感器和攝像機那樣的空間感知和圖像識別能力,以及一個類似于激光發(fā)射的神器,就能很容易地被轉變成一類應用廣泛的機器人。即使目前的情況可能并不盡如人意,不過研究者們對未來充滿了期待。

    Via IEEE-Spectrum

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