2月9日消息，卡内基梅隆大学一名计算机科学教授正在开发协同合作机器人，以帮助人们完成办公室里的简单任务。
除了基本的数字数据交流外，这些协同合作机器人还可以学会进行有效的沟通，发明者希望机器人能藉此获得人类的信任。
在未来，具有人工智能的服务机器人必定会成为一种常见的景象。
这些机器人将帮助人们在拥挤的机场里引路，提供用餐服务，甚至安排会议。
随着这些人工智能系统越来越融入日常生活，找到一种高效的方式与它们交流变得非常重要。
显然对人类而言，更为自然的交流方式是使用简单的语言而不是一串代码。
此外，随着人类和机器人之间的关系不断发展，我们更需要的是对话，而不仅仅是发号施令。
这种人类与机器人的互动正是维罗索（Manuela M.Veloso）的研究目的。
维罗索是卡内基梅隆大学的教授，她把自己的研究重点放在了协同合作机器人上，这些是自动化的室内移动服务机器人，能够运输物品，引导游客到建筑地点，在大厅和电梯之间走动。
协同合作机器人已经成功地自主引路好几年，行走距离超过1000公里。
这些成就使研究团队能够追求新的方向，专注于创新的人类与机器人互动。
维罗索教授说:“如果你真的想让这些自动机器人在人类的场合存在以及与人类互动，并能造福人类，他们需要能够与人类交谈。”
通过利用WiFi、激光雷达和/或Kinect传感器(是的，就是用于电子游戏的那种类型)，维罗索教授的协同合作机器人可以在盖茨希尔曼中心(Gates-Hillman Center）内自主定位和引路。
这些机器人对中心已知的平面图进行匹配，侦测墙壁的位置，从而自如行走地进行引路。
其他物体，如人类，都被侦测为障碍物，所以导航是安全和顺畅的。
总的来说，这些协同合作机器人是很好的引路者，它们的动作始终保持一致。
事实上，该团队注意到，由于这些机器人多次走过相同的道路，它们可能会使地毯上某些部位磨损。
因为这些机器人是自动的，因此能够自行做出决定，它们这些多楼层的建筑物中进行引路时，大部分时间是在研究人员视线之外的。
研究团队开始对这些视线之外的时间感到疑惑。
机器人如何感知周围环境并实现它们的目标？这次旅行怎么样？它们下一步打算做什么？
维罗索教授解释说：“在未来，我认为，逐渐地我们可能会想要查询这些系统，了解为什么他们做出了一些选择，或者为什么他们提出了一些建议。”
研究团队目前正在研究为什么协同合作机器人在无人操作时是如何选择路线的。
该团队希望让机器人能够记录自己的经历，然后将关于路线的数据转换成自然语言。
通过这种方式，机器人可以与人类交流，透露自己的选择，并希望它们能够解释所作决定背后的原因。
支持自动机器人各项功能的“内部构件”都是完全基于数字计算，而不是自然语言。
例如，协同合作机器人可以计算出与墙壁的距离，向马达设定速度，从而确保能够达到特定的地图坐标。
维罗索教授说，要求自动机器人进行非数字解释是很复杂的。
此外，答案可能会在许多潜在的细节层面上提供。“我们定义了我们所说的“语言表达空间”，即这种转化为语言的现在可以发生于不同细节层面、不同位置地点、不同的特殊性。
例如，如果开发人员要求机器人详细描述他们的行程，可能会遇到一段冗长的复述，其中的细节甚至包括电池的电量。
但随机的访客可能只是想知道从一个办公室到另一个办公室需要多长时间。
因此，这项研究不仅仅是关于从数据到语言的转换，还关于承认机器人解释事情时或多或少地需要一些细节。
如果人类想了解更多细节，他们的请求会促使协同合作机器人“移动”到语言表达空间一个更详细的点。
维罗索教授说：“我们正试图理解，如何让这些机器人通过这些解释变得更加可信赖，因为它们会留心注意人类想知道的东西。”
这种生成解释的能力，尤其是以多种细节层面进行解释，在未来将有为重要，因为人工智能系统将参与到更加复杂的决策中。
人类可能会有更难以理解人工智能的推论。因此，机器人需要更加透明。
例如，如果你去看医生，他办公室的人工智能会根据你的健康情况作出推荐，你可能会想知道它为什么会做出这样的决定，或者它推荐这种药物的原因。
目前，维罗索教授的研究重点是让机器人用简单的语言进行这些解释。下一步是让机器人在人类提供反馈时理解自然语言。
维罗索教授说:“机器人可以说，我是这样来的，你可以说，下次，请走另一条路。”
这些调整可以被编程到代码中，但维罗索教授认为，人工智能系统的“可信性”将从我们与自动机器人的对话、询问以及对其进行纠正的过程中受益。
她和她的团队致力于建立一个多机器人、多人类的共生关系，在这种关系中，机器人能够和人类协调、合作，就像这是它自身能力和优势之一。
她说:“我们正在研究的是，真正让人类遇见机器人的人，能够用自然语言向机器人提问。”
未来，当我们拥有越来越多能够感知世界、做出决策、支持人类决策的人工智能系统时，参与这些类型的对话的能力将非常重要的。
（来源/futurism 翻译/机器小易 审校/佚名）
注：本文为网易智能工作室稿件
