普渡大學的一名研究人員及其團隊正在開發(fā)技術(shù)，以賦予機器人學習語言的能力。

普渡大學電氣與計算機工程學院副教授Jeffrey Mark Siskind領(lǐng)導的團隊開發(fā)了三種算法，可讓輪式機器人從描述機器人所采用的示例路徑的例句中學習單詞的含義，以使用這些單詞產(chǎn)生描述運動路徑的句子，并理解該句子以產(chǎn)生新的運動路徑。

Siskind說：“我們希望這項技術(shù)將來可以應用于許多應用程序，可能包括自動駕駛汽車。”

該團隊采用了配備有多個攝像頭的小型輪式機器人，并在一個封閉的課程中進行了多次試驗，該課程包含椅子，交通錐和桌子等多個物體。匿名在線資源提供了描述機器人采用的路徑的句子。然后，操作員操縱機器人遵循句子描述的路徑。

使用該算法，機器人能夠根據(jù)其感官數(shù)據(jù)識別與路線內(nèi)的對象相關(guān)的單詞和與行進方向相關(guān)的單詞。

Siskind說：“它能夠生成自己的句子來描述所走的路線。它還能夠生成自己的句子來描述同一路線上的一條單獨的行駛路徑。” “機器人在眾多經(jīng)驗中匯總了其感官數(shù)據(jù)。”

通過學習各種單詞的含義，機器人比傳統(tǒng)的自動駕駛汽車邁出了一步，傳統(tǒng)的自動駕駛汽車通過使用車輛的電氣系統(tǒng)基于現(xiàn)有道路的計算機化地圖來控制行駛來工作。它們還包括攝像頭和其他各種傳感器，以檢測潛在的危險，如交通信號燈，行人和道路邊緣。

但是當前的自動駕駛車不能根據(jù)感官數(shù)據(jù)識別道路上的日常標志。他們也不能將單詞與對象相關(guān)聯(lián)。