「常識理解」成難題 業界探索融入AI技術
香港文匯報訊 日常生活中的瑣碎家務處處充滿變化，依照固定程式運作的家用機械人，往往難以做到「將碰掉的書本拾起」這類人類眼中簡單的任務。業界正研發利用訓練人工智能（AI）系統的方法，將大型語言模型與編程系統結合，希望創造出如同「理解常識」、適應性更強，運作更靈活的家用機械人。
無法撿起掉落書籍
環保與科技新聞網站earth.com報道，現時家用機械人的運作系統多採用模仿學習模式。在訓練中，人類操作員會先行引導機械人完成任務，再由機械人觀察人類的行動，記錄下完成任務所需流程。然而模仿學習無法涵蓋各類意外和變化，例如機械人已記錄「將枱上的一本書放進書架」的全流程，但若書本不慎掉在地上，機械人便會因「運行出錯」停在原地，無法理解「要將書本拾起」。
專家們現時希望用AI技術，將複雜的流程拆分為更簡單、易於理解的動作，並提供更多記錄人類動作的動態數據供AI系統解析，從而令機械人理解將掉落的物體拾起來等常識。如此一來，機械人可以依照常識，自行修正運作期間的細微錯誤，無需重啟整個流程。
融入AI技術的家用機械人，可以嘗試完成更多任務，例如史丹福大學「Mobile ALOHA」新型機械人系統研發團隊的任務清單，包括令機械人學會用開水煮蝦、擦去傢俬表面污漬、將椅子移動到指定位置等。不過想要令機械人學習「將洗衣機擰作一團的衣物攤開晾曬」之類複雜任務，估計還需要時間。
分析指出，家用機械人需要學習在不可預測、充滿變化的環境中運行，僅依靠編寫複雜程序，顯然難以應對各類潛在變化，「家用機械人需學會如何變得靈活，其功能才會更強大。」
