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新智元克雷格MIT计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)开发一个虚拟家园与多伦多大学的研究人员VirtualHome” ，它不仅允许虚拟机器人成功地做家务，还创建了一个用自然语言描述的家庭任务数据库，这可能有助于亚马逊在未来的发展Alexa系统执行更复杂的任务。

机器人，给我一瓶82年的农夫山泉。

接到这个指令，机器人一定是一脸孟逼。

更不用说1982年的农夫山泉了，更现实的问题是，即使有一瓶现成的农夫山泉，机器人也需要更清晰、程序性的指令来完成这项任务。他们不能轻易推断和推理。

MIT计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)多伦多大学的研究人员接受了模拟生活（The Sims）启发，开发一个虚拟家园VirtualHome” ，研究人员不仅让虚拟机器人成功制作咖啡，打开烤面包机，在沙发上休息，还创建了一个用自然语言描述的家庭任务数据库，未来可能对亚马逊有帮助Alexa系统执行更复杂的任务。

VirtualHome：八个模拟家庭场景中的1000个交互

VirtualHome是一个3D环境，它允许模拟和生成活动的视频，并将其作为动作和交互的序列。

VirtualHome基于三个主要模块：

家庭任务知识库，指示包括如何执行某些公共任务；VirtualHome环境，3.模拟和生成这些任务的视频D从描述或视频演示中允许生成程序的模拟器脚本生成模型。

该团队使用了近3000个不同的程序来训练系统，这些程序被进一步细分为计算机的子任务来理解。这是因为机器人不同于人类。他们需要更清晰的指令来完成简单的任务，而不容易推断和推理。

例如，一个人可能会告诉另一个人:打开电视，在沙发上看。在这句话中，省略了拿遥控器和坐/躺在沙发上等动作，因为它们是人类常识的一部分。

需要更详细地描述操作，以便更好地向机器人演示这类任务。

仅仅看电视的任务分为多个步骤

因此，研究小组首先收集了家庭活动的口头描述，然后将其翻译成简单的代码。打开电视，在沙发上看等指令可能包括以下步骤：

走到电视前，打开电视，走到沙发前，坐在沙发上，看电视。

一旦创建了这些程序，团队将其输入VirtualHome 3-D模拟器，然后将它们转换成视频，虚拟代理将执行程序定义的任务，无论是看电视把锅放在炉子上，还是打开和关闭烤面包机。

团队中的虚拟机器人可以在VirtualHome世界执行1000个有八种不同的场景，包括客厅、厨房、餐厅、卧室和家庭办公室。

程序的独特之处：包括执行活动所需的所有步骤

看一看是怎么操作的。

该团队收集了一个大型知识库，专门用于机器人的家庭活动。数据集包程序的活动和自然语言描述，以一系列步骤的形式表示活动的正式符号。这些程序的独特之处因为它们包含了执行活动所需的所有步骤。

每个任务都有一个高级名称和一个自然语言指令，然后团队收集这些任务的程序(下图左中)，并标记它们（annotators）将指令翻译为简单的代码。

然后，团队就在那里VirtualHome-3D模拟器中最频繁的（内部）操作可以驱动代理执行程序定义的任务。该团队提出了一种自动从文本（顶部）和视频（底部）生成程序的方法，从而通过语言和视频演示来驱动代理。

上图描述在VirtualHome在中间，代理根据描述执行生成的程序。请注意，顶部的代理使用他的左手打开冰箱并抓住一个物体，因为他的右手已经拿走了一个物体。此外，代理也有一些限制，例如，在第三排，代理穿着衣服坐在厕所上。此外，由于对撞机的不准确，有时携带的物品会稍微穿透代理的身体。

未来:机器人可以摆脱制造商编写的任务，从YouTube上也能学习

该项目由CSAIL由多伦多大学和其他大学的研究人员共同开发，将于本月在盐湖城举行CVPR会议上present。

亚利桑那州立大学艺术媒体与工程系研究助理Qiao Wang他说：这项工作将有助于未来真正的机器人个人助手。机器人可以通过倾听或观察周围的特定人员来学习任务制造商没有编写每个任务。这使得机器人能够以个性化的方式完成任务，甚至有一天能够通过这种个性化的学习过程调用情感联系。

此外，这项研究的结果不仅是完成一个训练机器人做家务的系统，而且是一个用自然语言描述的大型家庭任务数据库。像亚马逊这样的公司正家里开发类似的产品Alexa最终，这些数据可以用来训练他们的模型来完成更复杂的任务。

未来，团队希望用实际视频训练机器人，而不是模拟生活，这将使机器人能够通过观看YouTube视频来学习。在正确执行任务时，团队还致力于实施奖励学习制度，让代理得到积极的反馈。

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