麻省理工研发全新技术，ComText让机器人学会情节记忆

若要真正做到可以像人一样交流，机器人得需要学会思考。

Alexa和Siri在一定程度上是可以为我们的生活提供便利的，但他们的帮助非常有限。你可以通过他们订购一件新衬衫或安排一次清洁服务，但你不能要求他们帮你清洗昨天穿过的上衣，或是挑选出你最喜欢的床单。事实上，这些工作都可以依靠拥有更聪明大脑的机器人来完成。

日前，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的一组研究人员创造了一个与Alexa有着异曲同工之妙的机器人系统。这个程序的作用正如它那不太可爱的名字——ComText一样，让人类能够使用自然语言给机器人下达命令。研究团队用一台名为Baxter的机器人测试了ComText——Baxter主要用于仓库和工厂，但ComText还可以应用于其他类型的机器人。

教授机器人自然语言指令，特别是那些使用自然语言的命令，比听起来要困难得多。机器人不具备任何理解情景的能力。如果你把工具放在桌子上，让机器人“拿起它”，机器人并不会知道“它”是什么。如果你要求它拿起你正在使用的最后一个工具，它也没有有能力凭借以前的经验而理解这个新的命令。

但是ComText——Commands in Context(理解性命令)的缩写，本质上来说，就是赋予了机器人心理学家称之为“外显记忆”的能力：能回忆发生过的事情。该程序有两种类型的陈述性记忆。一个称为语义记忆，是基于实际，譬如你生日的日期，或者是你在这家公司工作这样的事实基础。

另一种是情景记忆，是基于过去的经验，来做出未来的决定。换句话说，它是基于语境的——这是ComText赋予机器人的能力。使用此系统的时候，如果你要求机器人拿起你使用过的最后一个工具，它可以就可以真正地通过它的数字存储器(以视频提要的形式)回忆你以前使用工具的情景，在现实世界中再次识别该工具，并把它捡起来。

即使是在小时候，人类也总是在自然语言处理过程中使用情景记忆。如果你告诉一个小孩，“这个杯子是我的”，然后跟他们说，“拿起我的杯子”，他们就知道把桌子上的杯子和你联系起来，当你提到杯子的时候，他们就会把它捡起来。但这需要一个复杂的联想，对机器人来说很困难。“Mine”是一个抽象的关系，”麻省理工学院博士后——罗姆·保罗说，他是关于ComText的论文的主要作者，“你无法建立一个抽象检测器，因为这不能表现在表面。”

但是ComText可以执行这种类型的动作，像“杯子是我的”一样的“事实”被存储在保罗称之为“知识抽屉”的储存空间中。然后，当你要求它“拿起我的杯子”时，机器人就可以引用该数据库来正确识别哪个杯子是你的。

ComText是人与机器人交互的一步，它可以让人们自然地引用之前的事件和抽象的概念(如所有权)与机器人交流。例如，如果在祖母的家中有一台启用了ComText的机器人，那么它就能够在当她让它拿起包、当她摔倒在地板上或是让它带她最喜欢的毛衣的时候做出正确的回应。

保罗说：这两项汇集在一起，能够显著扩展我们要求机器人在自然世界中执行的命令。当使用Baxter和ComText进行测试时，机器人在90%的时间内精确地执行了命令。

这一点很重要，因为人类和机器人在工厂、家庭和道路上的互动越来越多。事实上，这项研究有一部分是由丰田资助的。情景记忆对于与自主车辆进行交流来说是至关重要的，你可以发出命令：“在昨天离开我的同一个地方接我”，“下午五点在办公室接我的妻子”，“看到行人步行时向左转。”所有这些情况都需要根据情境信息推理自然世界中的互动。

ComText的下一步是更高级别的推论，而且是比拾取和放下物体更复杂的任务，这都是为Baxter设计的。保罗说，他希望在程序中添加一个语音组件，以便机器人和人类可以进行对话，相互询问问题，以便更好地协作。他还希望为机器人的内存增加更多的知识，从而实现更复杂的任务和推理。例如，如果你告诉机器人桌子上有一块导体铝块，那是一个遥控器，那么如果你以后说“给我一个遥控器”，机器人就可以把它带给你。更多的知识与情景记忆将有助于该程序更好地推断命令的实际意义。

这一切都是为了让人和机器人更有效地进行交流。也许他们不会直接替代我们进行工作——但我们会一起工作。