美軍開發對話式AI系統旨在讓士兵和機器人進行雙向“對話”
據外媒New Atlas報導,美國陸軍正在開發一種對話界面,使士兵和自主機器人系統之間能夠進行雙向“對話”。由美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室和南加州大學創新技術研究所的研究人員開發的”聯合理解和對話界面”(JUDI)旨在降低訓練成本,提高士兵/機器人的團隊合作能力。
隨著機器人在軍事中發揮越來越大的作用,控制問題變得越來越迫切。直到最近,簡單的遠程控制設備,如操縱桿、鍵盤、鼠標和遠程操作控制已經綽綽有餘,但下一代軍用機器人將更加智能,具有高度的自主性。當這種情況發生時,機器人就不再是簡單的遠程傳感器和工具及更多的隊友,士兵必須在更高的層次上與之互動。這就需要更複雜、直觀的界面,並想辦法訓練士兵與這些機器一起工作。
正在開發的JUDI受到陸軍的下一代戰車陸軍現代化優先項目和陸軍自主性優先研究領域項目的支持,它可以實現機器人和士兵之間的雙向口頭對話,以完成任務。
“對話將是自主系統跨多梯隊多領域作戰的關鍵能力,這樣跨陸、空、海和信息空間的士兵可以在戰場上保持態勢感知,”實驗室的研究科學家Matthew Marge博士說。“這項技術使士兵能夠在戰術行動中通過雙向語音和對話與自主系統進行交互,在這種情況下,口頭任務指令可以用於指揮和控制移動機器人。反過來,該技術使機器人在完成任務時能夠要求澄清或提供狀態更新。對話使這些系統能夠通過與人類隊友的對話來補充對世界的理解,而不是依賴預先指定的、可能已經過時的任務信息。”
這聽起來可能有點像Alexa、Siri或其他數字助理,但有很大的不同。很多人日常使用的助手都是相對被動的,它們基於雲端連接,讓系統利用深度學習來解析數以億計的語言樣本,以推斷出某人說了什麼,然後量身定制適當的回應或行動。然而,JUDI在不同的背景下,為了不同的目的而運作。
在一個顯而易見的方式中,軍事系統不能依靠雲連接或大型的、遙遠的、有標籤的數據庫,這些數據庫不是很安全,可能在戰場上無法使用。相反,JUDI使用一個定制的數據庫,根據士兵的口語來解釋他們的意圖。對話處理利用了一種統計分類技術,這種技術是在一小部分人類與機器人的對話中進行訓練的,人類最初是代替機器人的自主性。
另一個不同之處在於,民用語音助手主要是為非常簡單的任務而設計的,比如檢索信息、提交採購訂單、控制智能家居設備。這類事情可以容忍大量的模糊性和失敗率。同時,JUDI的設計是為了與機器人一起工作,這些機器人在現實世界的環境中操作,承擔的任務可能真的是生死攸關。一個數字助理錯誤打開臥室的檯燈可以被原諒,但一個軍事機器人不能在拆除炸彈時切斷藍色的電線而不是紅色的電線。
由於這些高層次的需求,像JUDI這樣的系統不僅需要能夠準確地控制通常不止一個機器人,而且還需要利用態勢感知來評估周圍環境,並向人類隊友請求更多的信息,因為傳入的數據可能是不完整和模糊的。出於這個原因,JUDI可以使用數百個初始訓練示例而不是商業助手可能依賴的數千個示例來定制一個任務。
當前計劃的目標是評估JUDI與自主機器人平台在操縱和移動性人工智能的魯棒性。