一旦AI完全具备了功能，它将导致业界所设想的“负责任的AI”

大多数机器学习模型不是很聪明。他们经过“训练”以识别模式和关系，但有时结果却很奇怪。在进行迭代时，他们尝试将各种参数与目标函数相关联，XAI便致力于开发让人类感觉值得信赖的人工智能系统，以促进它们更好地融入人类社会，大脑、思维和机器中心的研究人员近开发了一种基于采样的机器人计划程序，可以训练该程序来理解自然语言命令的序列。

出于安全考虑，并且因为语言是询问您想要的东西的便捷界面

确保我们家中的未来机器人能够理解我们是非常重要的，我们的工作结合了三方面的研究：机器人计划，深度网络以及我们自己的机器如何理解语言的工作，总体目标是仅给机器人提供一些句子含义的示例，并使其遵循新的命令，从未听过的新句子，这项研究的深远目标是更好地理解肢体语言交流，实际上虽然现在已经很好地理解了语音交流背后的功能和机制，但大多数在动物和人类之间进行的交流都是非语言的。更好地理解肢体语言可能会导致开发更有效的机器人与人之间交流的策略。

机器人规划人员在探索机器人可以做什么然后让机器人执行动作方面非常了不起

需要一个句子，将其分解成小块，这些小块被翻译成小的网络，然后重新组合在一起，就像语言是由可以按照语法规则组合成句子的单词组成的一样，可以理解单个概念的较小网络组成，当组合在一起时，这些规则网络可以发现并代表整个句子的含义。

让机器人向人类用户解释它的行动的内容和目标

可信赖度的智能自我解释形式，与性能的学习算法并不对应，可见机器人的XAI能力并不相同——我们不能只单独优化它的性能或自我解释的能力。这要求在设计机器人的过程中既要考虑良好的性能，又要考虑到可信赖度高的自我解释形式，机器人如何才能做到效率地执行用户指定的任务？用户又应如何回应机器人的自我解释行为呢？为了回答这两个问题。

象征性信息是指有意义的行为动作，比如抓取的动作

触觉信息指的是与身体姿势和动作相关的感觉，例如手指合拢的感觉信息。机器人在吸收了象征性信息后，会对完成打开瓶子的任务所需的步骤序列进行编码。在接触触觉信息后，机器人将形成一种触觉模型，该模型帮助机器人“想象”着自己处于人类用户的视角，并试着预测人类在这种场合会采取什么行动，当把象征性信息和触觉信息结合在一起输入系统时，机器人能够达到自身的性能。与单独分开输入这两种信息相比，同时获得这两种信息的机器人在依照步骤来执行任务和通过夹持器进行实时感知方面表现得更好。也就是说，要让机器人高效率地执行任务，共同输入这两项信息是必不可少的。

个是递归的分层深度神经网络

它控制计划者如何探索周围的环境，同时还预测何时计划的路径很可能实现给定的目标，并分别估计机器人可能进行的每个动作的有效性，第二个是经常在机器人技术研究中使用的基于采样的计划程序，称为快速探索随机树（RRT），我们计划人员的主要优势在于，它几乎不需要培训数据，如果你想教一个机器人，你不会在家中给它提供数以千计的例子，但是有几个例子是非常合理的。训练机器人应该采取与训练狗一样的动作。

尽管过去的研究还探索了通过口头命令引导机器人的方法

但其中介绍的技术通常仅适用于离散环境，在这种环境中，机器人只能执行有限的动作。另一方面，研究人员开发的计划程序可以支持与周围环境的各种交互，即使它们涉及到机器人从未遇到过的物体。

 免费客服热线：400-050-6600

商业联合会数据分析专业委员会