RoboBrain是世界上第一個面對機器人的搜索引擎，它可以使訪問引擎的機器人在數(shù)據(jù)庫中下載關于這個詞的所有邊集和它所代表的節(jié)點。目前，這個項目是由斯坦福大學的艾舒托什·薩克塞納（Ashutosh Saxena）和多位同事開發(fā)。此外，RoboBrain可以提供任何要執(zhí)行任務的設備自由訪問。同時，它還會不斷收集所有訪問設備的新數(shù)據(jù)。

RoboBrain與Google的區(qū)別 

現(xiàn)在很多人一遇到問題就會Google，百度或者訪問其他在線數(shù)據(jù)庫。對于普通人來說，這種解決方案行之有效，因為我們會對模糊的信息進行判斷。

舉個例子。通過百度“如何做番茄炒蛋”，我們會得到操作流程：洗番茄，打雞蛋，洗鍋開火云云...但是對于機器人來說，這些操作流程并不是詳細。機器人需要各種各樣的附帶信息，比如，在哪里洗番茄，水需要怎么的溫度，洗多少遍，要用什么方式去洗，洗完放在那里等等。

事實上，要讓機器人從搜索引擎獲得有用的信息完成任務，引擎的數(shù)據(jù)庫必須詳細地描寫這個任務的各種細節(jié)。 

RoboBrain面臨的挑戰(zhàn)

1.機器人的信息存儲方式與RoboBrain搜索引擎數(shù)據(jù)庫匹配

機器人帶有各式各樣的傳感器，因此數(shù)據(jù)庫信息存儲的方式必須要能夠匹配任何類型的機器人。該搜索引擎應當能夠響應機器人以不同的方式提出的各種的問題。它應當能夠從不同的來源收集知識，如萬維網(wǎng)、WordNet、ImageNet、Freebase、OpenCyc等數(shù)據(jù)庫。

2.RoboBrain需要打通所有的機器人服務

薩克塞納的團隊希望RoboBrain成為一個協(xié)作項目，能夠連接現(xiàn)有的服務。為此，他們跟Tell Me Dave、PlanIt等服務商建立了合作。Tell Me Dave這家創(chuàng)業(yè)公司致力于使得機器人能夠理解自然語言指令，PlanIt則旨在使得機器人能夠利用眾包信息規(guī)劃路徑。

3.信息多樣性

創(chuàng)立這種數(shù)據(jù)庫并非易事。薩克塞納和他的同事把它看成是網(wǎng)絡理論問題，在這里面知識是定向圖。定向圖中的節(jié)點以各種各樣的形式體現(xiàn)，比如集裝箱可用圖像、文本、視頻、觸覺數(shù)據(jù)或者學術概念來表達。

而RoboBrain接收以邊集形式呈現(xiàn)的新信息，它們也會鏈接節(jié)點子集。例如，“坐著的人可以使用杯子”的概念可能會鏈接杯子和坐著的人的節(jié)點以及諸如“能夠使用”的概念。

RoboBrain將會對機器人產(chǎn)生巨大的影響

薩克塞納的團隊希望打造一種數(shù)據(jù)庫，它可以使訪問引擎的機器人在數(shù)據(jù)庫中下載關于這個任務的所有邊集和它所代表的節(jié)點。他們演示了機器人利用RoboBrain將蛋盒放到桌子的另一端情形。由于雞蛋易碎，它們必須要小心處理，這就是機器人通過訪問RoboBrain學到的“知識”。

這個項目很重要的一部分是，如何讓機器人把一個情境中學到的知識應用于其它的情景。例如，將處理雞蛋的學到的也用于處理其它的易碎物品，如燈泡。此外，團隊還希望把在線的視頻接入RoboBrain數(shù)據(jù)庫。這樣，機器人就可以通過更大的知識來源來完成更多的任務。這些都很有可能影響機器人思考以及與世界交互的方式。

無疑，RoboBrain將會對機器人以及人類的未來有著重要的意義。

via：technologyreview

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