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帮助机器人将注意力集中在重要的物体上
一种名为 Clio 的新方法使机器人能够快速绘制场景并识别完成给定任务所需的物品。
来源:MIT新闻 - 人工智能想象一下，必须拉直一个凌乱的厨房，从乱扔酱包的柜台开始。如果您的目标是擦拭柜台，则可以小组扫除数据包。但是，如果您想先挑选芥末数据包，然后再将其余的芥末数据包扔掉，则可以通过调味酱类型进行更歧视的排序。而且，如果在芥末中，您对灰色poupon有渴望，那么找到这个特定品牌就会需要更加仔细的搜索。
MIT工程师开发了一种方法，使机器人能够做出类似直观的任务与任务相似的决定。
团队的新方法名为Clio，使机器人能够识别有关手头任务的场景部分。对于Clio，一个机器人会列出自然语言中描述的任务列表，并根据这些任务确定解释其周围环境所需的粒度水平，并仅“记住”相关的场景部分。
在实际的实验中，从混乱的小隔间到麻省理工学院校园的五层建筑，该团队使用Clio自动根据自然语言提示中指定的一组任务，例如“移动杂志”和“获取急救套件”。
球队还在四倍的机器人上实时运行Clio。当机器人探索了一栋办公楼时，Clio仅确定并绘制了与机器人任务相关的场景（例如在忽略了一堆办公用品的同时取回狗玩具）的那些部分，从而使机器人可以掌握感兴趣的对象。
clio以希腊历史缪斯的命名，其能力仅识别和记住对给定任务重要的元素。研究人员认为，在许多情况和环境中，Clio将很有用，在许多情况下，机器人必须在其给定任务的背景下快速调查并理解其周围环境。
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