充滿某種常識的機器人可能很快就能夠按照教學圖來構(gòu)建東西。

在研究用于組裝宜家家具或樂高村莊的圖片時，人類自然善于推斷如何從A到B.從而機器人通常必須精心編程，并準確說明如何移動。舊金山公司Vicarious AI的人工智能和神經(jīng)科學研究員Dileep George說：“即使你試圖通過示范來教授機器人，他們只是重復你向他們展示的完全相同的動作，而不是它們背后的概念。”

George及其同事現(xiàn)在設計了一個機器人操作系統(tǒng)，可以理解原理圖指令中傳達的基本思想，并將這些思想轉(zhuǎn)化為行動。這些常識機器人，1月16日在線Science Scienceics在線描述，可以在不同于限制顯式編碼指令或物理演示的機器的條件下處理更多種類的任務。

新的機器人系統(tǒng)通過研究每種動作的圖像之前和之后，學習了500多個一般概念，例如“在右邊堆疊綠色物體”和“在圓圈中排列物體”。當給出帶有前后圖的新指令集時，經(jīng)過充分訓練的系統(tǒng)會考慮它所學到的所有概念，并選擇并執(zhí)行有助于實現(xiàn)其目標的操作。

喬治的團隊在兩個夾持臂機器人中測試了操作系統(tǒng)，這些機器人將物體移過桌面。機器人檢查了圖片說明，然后完成了任務，例如將檸檬與酸橙分開并連續(xù)排列不同顏色的罐頭。當研究人員改變諸如要移動的物體類型或桌面顏色等條件時，這些機器也能很好地工作。