Robot’un Nesneleri Akıllıca Getirmesi için Geri Bildirim Algoritması Geliştirildi

0
603

Brown Üniversitesinde Tellex ve ekibi tarafından, kafa karışıklığı esnasında robota soru sorma imkanı tanıyan bir algoritma geliştirdi. Robotların nesneleri getirirken daha iyi sonuç vermesine olanak tanıması ve geri bildirime göre daha net sonuçlar vermesini sağladı. Özetle Robot’un nesneleri akıllıca getirmesi için geri bildirim algoritması geliştirildi.

Kısaca algoritma şu şekilde çalışıyor; Robotun kendisine vermesi için bir masaya öğeler bırakıyor, Rosen’in geliştirdiği yeni bir algoritma, Baxter’a hangi maddenin getireceğinden emin değilse bir soru sormasına izin veriyor. Örneğin; Birisi sizden farklı ebatlı anahtarlarla dolu bir masadan bir anahtar vermenizi istedi, durup “hangisi?” diye sorardınız? İşte burada Brown Üniversitesi’nden Robotik araştırmacıları, robotların aynı şeyi yapmasını sağlayan bir algoritma geliştirdi, bir kişinin ne istediğinden emin olmadığında soru sorarak açıklama istiyor.

Bahar aylarında Singapur’da gerçekleştirilecek olan Robotik ve Otomasyon Konferansı’nda sunulan araştırma, Brown’un üniversitesi Robot Laboratuarı Bilim insanlarından bilgisayar bilimi profesörü Stefanie Tellex’in önderliğinde ilerliyor. Çalışmaları, insan-robot işbirliğine odaklanmakta ve evdeki ve işyerindeki insanlara yardımcı olabilecek robotlar yapılması adına çalışmalar yapmakta.

Tellex, “Nesneleri getirmek, yardımcı robotların yapmasını istediğiniz önemli bir görev” diyor ve devam ediyor “Ama robotun, ne istediğimizi yanlış anladığı ya da komutların belirsiz olduğu durumlarda hatalar yapması kolaydır. Dolayısıyla burada yapmak istediğimiz, robotun emin olmadığı konuda soru sorması için bir yol bulmaktı.” şeklinde yorumluyor.

Tellex’in laboratuarı, daha önce, robotların insan hareketi ile ilgili konuşma komutlarını ve bilgileri almasını sağlayan bir algoritma geliştirmişti. Bu, insanların her zaman kullandığı bir etkileşim şeklidir. Birinden bir nesne isteyince, aynı nesneye aynı anda işaret ederiz. Tellex ve ekibi, robotların konuşma komutlarını jestlerle ve mimiklerle birleştirebildiklerinde kişinin komutlarını doğru yorumlamada daha iyi olduklarını gösterdi.

Yine de, sistem şuan için mükemmel değil. Birbirlerine çok yakın çok sayıda çok benzer obje bulunduğunda problem olmakta. Mesela atölye masasında çok fazla anahtar var ve basitçe “anahtarı” istemek, yeterince spesifik değildir ve bir dizi anahtarın birbirine yakın bir yerde kümelenmesi halinde, hangi kişinin işaret ettiği belli olmayabilir. Tellex, “Bu durumlarda, robotun, yanlış nesneyi almamak yerine, kafasının karıştığını ve bir soru sormasını sağlayabileceğini” söyledi. Yeni algoritma bunu yapıyor.

Robotun, bir kullanıcının ne istediğinin kesinliğini ölçebilir. Kesinliği yüksek olduğunda, robot nesneyi talep edildiği gibi kolayca verecektir. Bu kadar kesin olmadığı zaman, robot, kişinin istediği nesne konusunda en iyi tahminini yapar ve sonra elini(robotun nesneyi tutan kıskacı) cisim üzerine getirerek onaylamak ister ve “bu mu?” diye sorar.

Sistemin önemli özelliklerinden biri, robotun her etkileşimde soru sormaması ve akıllıca sormasıdır.

Tellex’in laboratuvarında çalışan ve lisansüstü öğrenci David Whitney’le birlikte araştırma makalesinin baş yazarı Eric Rosen, “Robot belirli olduğunda, bir soru sormasını istemiyoruz, çünkü bu zaman alıcı bir şey. Ancak belirsiz olduğunda, soruları sormasını istiyoruz çünkü hatalar zaman açısından daha maliyetli olabilir.”

Ve sistem sadece çok basit bir soru soruyor olsa da, “cevap temelinde önemli çıkarımlar yapabiliyor”. Örneğin, bir kullanıcı bir anahtarı ister ve bir masada iki adet anahtarı vardır diyelim. Kullanıcı, robota ilk tahmininin yanlış olduğunu bildirirse, algoritma diğer anahtarın kullanıcının istediği anahtar olması gerektiğini çıkarır. Daha sonra başka bir soru sormadan diğerini uzatır. Etki imaları olarak bilinen bu tür çıkarımlar algoritmayı daha verimli hale getiriyor.

Test Süreçleri

Sistemlerini test etmek için, araştırmacılar, eğitimsiz katılımcılardan laboratuvara girmelerini ve popüler bir endüstriyel ve araştırma robotu olan Baxter ile etkileşimde bulunmalarını istiyorlar. Katılımcılar, Baxter’den farklı durumlardaki nesneleri istemektedir. Ekip, robotu asla soru sormayacak, her seferinde bir soru sormayacak veya belirsiz olduklarında soru sormayacak şekilde ayarlayabilmektedir. Denemeler, yeni algoritmayı kullanarak soruları akıllı bir biçimde sormanın, diğer iki koşula kıyasla doğruluk ve hız açısından belirgin şekilde daha iyi olduğunu göstermiş oldu.

Sistem aslında çok iyi çalıştı, aslında katılımcıların robotun gerçekte sahip olmadığı yeteneklere sahip olduğunu düşündükleri ortaya çıktı. Araştırmanın amaçları için araştırmacılar çok basit bir dil modeli kullandılar – sadece nesnelerin adlarını anlayan model. Bununla birlikte, katılımcılar, araştırmacılara, robotun yapamadığı “solda” veya “en yakınımda” gibi ön tanımlı ifadeleri anlayabileceğini düşündüklerini söyledi. Ayrıca, robotun bakış gözlerini takip ettiklerini düşünüyorlardı, değil mi? Sistemin yaptığı her şey çok basit bir soru soran akıllı çıkarımlar yapmaktı.

Tellex ve ekibi gelecekteki çalışmalarında, algoritmayı konuşma tanıma sistemleri ile birleştirmek istiyor ve bu da sistemin doğruluğunu ve hızını daha da artırmanın peşinde. Sonuçta, bunun gibi sistemlerin robotların evde ve işyerinde yararlı ortak çalışanlar haline gelmesine yardımcı olacağını umuyor.

 

*Kaynak: https://www.sciencedaily.com/releases/2017/03/170306151728.htm

Facebook Yorumları