現實版HAL 9000?AI控制下的模擬行星基地成功運行了4小時

    人工智能
    2018
    11/28
    17:59
    前瞻網
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    超級計算機HAL 9000因在《2001太空漫游》(2001:A Space Odyssey)中殺死宇航員而被人們銘記。由于被設計者輸入了兩條完全矛盾的指令,最終超級計算機不得不殺死了宇航員。

    圖片來源:圖蟲創(chuàng)意

    現在,科學家們重新制造了現實版的“HAL 9000”,以幫助宇航員進入太空。

    這款由德克薩斯TRACLabs公司開發(fā)的新樣機成功地控制了一個模擬行星基地數小時,并能顯示生命維持系統(tǒng)和機器人狀態(tài)等信息。

    在電影中,HAL 9000是控制核動力“發(fā)現一號”宇宙飛船的人工智能。

    在科幻小說傳奇人物阿瑟·c·克拉克(Arthur C. Clarke)與這部電影一同撰寫的小說中,這臺電腦被描述為能夠用“他在他的電子孩童時代的短暫幾周內學會的完美地道英語”與宇航員交談。

    TRACLabs的人工智能研究員皮特·博納索(Pete Bonasso)在西點軍校(West Point university)讀大四時第一次看到了《2001:太空漫游》(2001:A Space Odyssey),當時他給學院唯一的一臺電腦編程,讓它玩一個虛擬的撞球游戲,從那以后,他就開始嘗試創(chuàng)造類似的游戲。

    在《科學機器人》(Science Robotics)雜志上的一項研究中,博納索說:“當我看到《2001》時,我知道我必須讓電腦變成另一個存在,一個像HAL 9000那樣的存在。”

    這項新技術可以直觀地顯示需要生命支持和機器人狀態(tài)的人等信息,但也可以與人交談,這樣他們就可以提問、發(fā)送命令,并得到任何問題的警告。

    該軟件的設計初衷是,只有在與人分享計劃并獲得行動許可后,才能實施計劃,而不是謀殺宇航員。

    博納索和同事們設計的新軟件名為“航天人員認知架構”(cognitive architecture for space agents,簡稱CASE),由三個關鍵層組成。

    第一層是一個連續(xù)運行的控制器,它連接并運行機器人的手和眼睛等硬件,同時控制一個行星基礎的模擬。

    第二層則側重于一些人所謂的日常工作,執(zhí)行一些潛在的日常活動,比如連接電池、控制氧氣生成和二氧化碳去除系統(tǒng),以及給漫游者充電和發(fā)送探測器以取回行星巖石樣本。

    第三層由自動規(guī)劃軟件組成,該軟件決定如何實現CASE的編程目標,以及執(zhí)行這些目標的順序。

    博納索說,當出現問題時,它還可以自動重新安排活動,比如氣體泄漏、發(fā)動機故障或行星沙塵暴。

    這些層被鏈接到一個本體服務器,一個數據庫,可以追溯它的數據。

    研究人員說,如果有人把工具箱從設備柜移到船員艙,本體服務器會認為工具箱中的所有工具也會改變位置。

    博納索在接受Space.com網站采訪時說:“我們的同事和美國宇航局的同行們并不擔心HAL會失控。那是因為它不能做任何它沒有被設定好的事情。”

    該小組已經進行了試驗,并讓CASE在模擬行星基地管理了大約4個小時。

    然而,研究人員強調,在實際運行基地之前還需要做更多的工作。

    雖然CASE令人印象深刻,但它既不是《2001:太空漫游》(2001:A Space Odyssey)中完全實現自主的HAL,也不是《星際旅行:下一代》(Star Trek: the Next Generation)中的Lt. Commander Data。

    “它的能力非常有限,只關注發(fā)生在行星上的事件。”

    “雖然它可以維持生命維持系統(tǒng)的運轉,但它并不知道誰贏得了上次總統(tǒng)大選。”

    這個小組現在正與美國國家航空航天局所稱的類似物合作——志愿者們假裝自己生活在一個遙遠的世界上的地方。

    其目的是將CASE合并到模擬中,以了解該軟件如何幫助改進未來的太空探索。

    博納索補充說,他有時會不能跟上這個項目的發(fā)展,這項工作該如何為遙遠的宇航員創(chuàng)造一個現實版的HAL。

    “當你深入研究軟件的工作時,你有時會忘記,你實際上是在想象生活在火星或月球上會是什么樣子。”

    “有時我們不得不退后一步說,‘嘿!這很酷。’”

    人工智能系統(tǒng)依賴于人工神經網絡(ANNs),它試圖模擬大腦工作的方式來學習。

    人工神經網絡可以被訓練來識別信息中的模式——包括語音、文本數據或視覺圖像——并且這是人工智能近年來大量發(fā)展的基礎。

    傳統(tǒng)的人工智能通過輸入大量信息來“教授”某個特定主題的算法。

    實際應用包括谷歌的語言翻譯服務、Facebook的面部識別軟件以及Snapchat改變實時濾鏡的圖像。

    輸入這些數據的過程非常耗時,而且僅限于某一種知識。

    一種新的人工神經網絡被稱為對抗性神經網絡(Adversarial Neural Networks),它讓兩個人工智能機器人的智慧互相較量,從而讓它們相互學習。

    這種方法旨在加速學習過程,以及細化人工智能系統(tǒng)創(chuàng)建的輸出。

    【來源:前瞻網】

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