الكستناء من الجزء السفلي من الجانب المقعر من غير معبد،

إنتاج و qubit | عدد ملفه QbitAI

مشاهدة أول من طرح سؤال قد تكون الروح:

بركة عاء منزلك، وطرح بضعة أيام؟

ومن الواضح أن كنت لا تريد أن تذهب لغسل وTA، كما انحنى رؤوسنا.

دعونا روبوتات الخدمة تأتي إلى الأمام لحل هذا المأزق، فإنه يمكن أيضا أن مجرد التفكير في ذلك.

ومع ذلك، وتدريب في منظمة العفو الدولية عالم الظاهري في القيام بالأعمال المنزلية، شخص ما لديه للقيام بذلك.

ويقولون أيضا أن تعليم الظاهري AI للقيام بالأعمال المنزلية هو جعل المستقبل إنسان آلي تعمل الأعمال المنزلية البشري فقط.

الروبوت الخادمات هيلا هيلا هيلا

باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وجامعة AI مقرها تورونتو فريق، وإنشاء تسمى VirturalHome جهاز محاكاة بيئة الأسرة في الشكل البشري من وكيل يمكن أن تتعلم الكثير من المهارات الحياتية في ذلك.

كن محاكاة محددة

يتكون VirtualHome من ثلاثة أجزاء.

أولا الأعمال المنزلية المعرفة ، والذي يحتوي على مجموعة متنوعة من الأنشطة البشرية في تجربة حياة العائلة.

تعليم AI ليس من السهل أن تفعل أشياء مثل السماح لها مشاهدة التلفزيون، وإذا كنت لا تقول لها الجلوس على الأريكة، والتقطت جهاز التحكم عن بعد، والذي لم يفعل هذه الأعمال التحضيرية.

لذا، مهما روتين مهارة، تحتاج إلى أخذه إلى أقصى حد ممكن تفكيك إلى خطوات صغيرة، مثل في المطبخ، وأحب التقاط الكأس.

وهكذا، فإن قاعدة المعرفة لكل التحلل مهمة يجب أن يحتوي على وصف النص من العمل، فضلا عن تنفيذ البرنامج النصي.

في المرتبة الثانية محاكاة 3D ، الذي لديه ست شقق ويمكن تحديد أربعة كائنات فردية. بيئة افتراضية، مثلا، الدلالي العلامة الشرح، وعمق، والموقف من تدفق البصرية، كل شيء.

في ذلك، يمكن للبرنامج القيام بدور مهمة معينة، يمكنك توليد الأنشطة المحلية المختلفة الفيديو.

ثالثا، السيناريو نموذج الجيل وصف اللغة الطبيعية أو محتوى الفيديو، والبرنامج يولد تنفيذ المهمة المقابلة.

في محاكاة ليست عالم واسع جدا، والباحثين يريدون لتدريب الشبكة العصبية المهارات المحلية.

وتقول الصحيفة، فإن الهدف من هذه الدراسة هو السماح للAI بتوجيه من اللغة الطبيعية والفيديو، والكتابة البرنامج الخاص بك للقيام بالأعمال المنزلية.

من الصعب خطوة وراء الحدود، ثم، ثلاث خطوات ماذا عن؟

كيف 1 البيانات

لتدريب من الأعمال المنزلية وAI موثوق بها، أولا وقبل كل شيء لبيانات جمع من الأنشطة المنزلية المختلفة، والتي يجب أن تقسم إلى قسمين -

الجزء الأول، والسماح لمجموعة من العمال المؤقتين (AMT عامل) لتوفير الوصف اللفظي للمهمة. الجميع على الخروج مع الأنشطة العائلية اليومية إعطاء اسم كبير مثل "جعل القهوة" ثم وصف خطوة التحلل لها.

الأنشطة على بدء تصنيف المشهد، لذلك هناك ثمانية أنواع، وغرفة معيشة، مطبخ، غرفة طعام، وغرفة نوم، وغرفة للأطفال وحمام وشرفة والدراسة. يتضمن كل سيناريو 350 الكائنات.

الجزء الثاني والعمال المؤقتين الذين سيستخدمون لغة برمجة رسومية، وترجم الى اصفا هذه الإجراءات، وبطبيعة الحال، يتطلب أيضا الخطوات المفصلة (كل خطوة هي كتلة)، ولكن أيضا شاملة عن وصفها - أبلاغ (حاليا أنه غير موجود) الروبوت لتنفيذها.

وبهذه الطريقة مجموعة البيانات بنيت، الذي هو الكامل من برنامج المهمة الكبيرة والصغيرة المقابلة.

2 الرسوم المتحركة

مجموعة البيانات يصبح متحركة برنامج، أول اطلالة له على الأشياء في الغرفة التي هو موضوع وسيتم تشغيلها، بينما عمل على توليد عمل معقول. هنا، يحتاج النظام جميع خطوات مهمة شهدت مرة أخرى، ومن ثم تخطط مسار معقول.

على سبيل المثال، تنفيذ "بدوره على جهاز الكمبيوتر والضرب على الآلة الكاتبة،" المهمة، يتم تبديل تدفق مثالي على بعد العملية الأخيرة على لوحة المفاتيح من الكمبيوتر الهدف على ذلك، لا ثم تحديد وهذا هو الهدف للوحة المفاتيح.

العمل الذري متحركة

ويتكون كل مهمة الكثير العمل الذري  (تطبيقات الذرية)، ويتألف من كل منهم الرسوم المتحركة ليست مشروعا صغيرا.

المستخدمة هنا 12 أكثر الأنواع الشائعة من الإجراءات: المشي / تشغيل، والزحف، ومفتاح تشغيل / إيقاف، (المادية) فتح / مكان مغلق، نظرة، والجلوس / الوقوف، ولمسة. تنفيذ كل عمل انها ليست فريدة من نوعها ، مثل فتح باب الثلاجة و فتح درج الموقف ليس هو نفسه.

الفريق مع وحدة محركات NavMesh إلى التنقل. عكسية مع مجموعة ديناميكية RootMotion FinalIK، و في كل عمل الرسوم المتحركة.

وبالإضافة إلى ذلك، تحدث الشخصيات للتفاعل مع الكائنات، ينبغي أن يحدث الإجراء المناسب.

برنامج الرسوم المتحركة

السماح للبرنامج في مهمة بدت الرسوم المتحركة، يجب علينا أولا بين الكائنات، وسيناريوهات محاكاة في برنامج تأسيسها في الأجسام رسم الخرائط .

الأرقام ثم، لكل خطوة في البرنامج، والكائن الهدف يحتسب الوضع النسبي ، وغيرها ذات الصلة الحوسبة الرقمية والرسوم المتحركة.

تسجيل الأفلام

كل جهاز محاكاة غرفة، وهناك 6-9 قطع كاميرا كل شقة في المتوسط 26.

ليس في كل وقت، تتطلب جميع أنظمة الكاميرا لتحديد الكاميرا التي لتمكين موضع الحرف يقع.

الفيديو المسجل، فإن الخطوة التالية قد تكون لتغذية الشبكة العصبية، فإنه يولد التدريب الخاصة بها برنامج .

3 برنامج جيل مع الفيديو واللغة الطبيعية

منظمة العفو الدولية إلى الفيديو، أو بعض اللغات الطبيعية، فإنه تم إنشاؤه تلقائيا تنفيذ إجراءات محلية مناسبة، وجعل واعية فقط من منظمة العفو الدولية.

LSTM

تعديل فريق seq2seq نموذج للتكيف مع هذه المهمة، ومن ثم استخدام تعزيز التعلم لتدريب عليه.

نموذج هنا، ويتكون من اثنين من RNN، تسلسل الترميز إلى المدخلات، ومسؤولين آخرين من أجل فك رموز. كل الشبكة العصبية قد تؤدي خطوة في الأسرة.

لترميز النص يستخدم word2vec .

تجهيز الفيديو، ثم وضع كل انقسام في عدد من الفيديو 2 ثانية شظايا طويلة، ثم نموذج نظرة على التنبؤ الإطارات المتوسطة. المستخدمة هنا DilatedNet يستخدم أيضا العلاقة الزمنية Netork .

التعلم والاستدلال

هذه عملية من خطوتين.

الخطوة الأولى، مع فقدان الكون عبر  (الصليب الانتروبيا الخسارة) مسبقة الصنع تدريب فك.

الخطوة الثانية، تعزيز التعلم لاول مرة، وكيل لمعرفة تكتيكات  (نهج)، التي الخطوة لتوليد البرنامج.

جهاز محاكاة سعيد جدا

كيف جودة مجموعة البيانات؟ ما الرسوم المتحركة الآثار؟ برنامج لدت نظام لا يمكن أن يشير إلى المهمة المطلوبة؟

انظر أوراق اختبار. لكن حتى ذلك الحين، وإلقاء نظرة على هذا الشخص.

مشاهدة وظيفة TV القيام به على نحو سلس جدا، وقال انه سوف تجد وضعية مريحة للجلوس، على مهل جدا.

ورأى الفريق أيضا، من وجهة نظر الجيل الفيديو، ومجموعة متنوعة من المهام اكتمال انه لامر جيد.

بعد ذلك، فمن الضروري لإطعام فيديو لقطة حقيقية لمنظمة العفو الدولية، بعد كل شيء، حدث كل شيء في محاكاة، والعالم المادي ليس هو نفسه.

سعيدة جدا، أليس كذلك؟

بعد كل شيء، في ثابت محاكاة بيئة المنزل، ووضع كل شيء في أنه في مكان، وليس لديهم أطفال يركض.

وقبل أن تتخذ الروبوتات أكثر من مهمة، قد AI أيضا بحاجة إلى المزيد لا يمكن التنبؤ به البيئة المحاكاة، والتدريب لفترة طويلة.

وبالإضافة إلى ذلك، حتى لو تغير المناخ ليس مشكلة، وعملية الأسر الحقيقية ليست بسيطة مثل التقاط المعدات، و خطأ التسامح منخفضة جدا.

على سبيل المثال، فنجان قهوة لا تستطيع 90 فقط دقة، و 95 أيضا لا بأس. بسبب خطأ واحد في المئة سوف يسبب كارثة واحدة مئة في المئة.

ومع ذلك، وعملية روتينية الهزة الخبث لي فنجانا من القهوة ليست آمنة جدا، إلى حد ما، لا يزال هناك الكثير من الإمكانيات لتصبح المستخدم ثقيلة للخادمة الروبوت.

مرحبا بكم CVPR

بعد فترة وجيزة، وفريق سيدرس مع الإثارة، CVPR الهبوط، وأعلن أمام العالم، فهي مثالية للنمور، خرج كيف الصلبة خطوة صغيرة.

لم يتم الافراج عن رمز، ولكن يمكنك أن تأخذ نظرة على ورقة آه.

بوابة:

VirtualHome: محاكاة الأنشطة المنزلية عن طريق برامج

- كامل  -

التوظيف الصادق

المكدسة تقوم بتجنيد محرر / مراسل، ومقرها في تشونغ قوان تسون في بكين. نتوقع الموهوبين والطلاب المتحمسين للانضمام إلينا! مزيد من التفاصيل، يرجى و qubit عدد الجمهور (QbitAI) واجهة الحوار والرد "تجنيد" كلمة.

و qubit QbitAI عناوين على التوقيع

' " تتبع تقنيات AI دينامية جديدة والمنتجات