若要真正做到可以像人一样交换，机械人得须要学会思虑。
Alexa和Siri在必定水平上是可认为我们的生涯供给方便的，但他们的赞助异常无限。你可以经由过程他们订购一件新衬衫或支配一次干净办事，但你不克不及请求他们帮你清洗昨天穿过的上衣，或是遴选出你最爱好的床单。现实上，这些任务都可以依附具有更聪慧年夜脑的机械人来完成。
日前，麻省理工学院盘算机迷信与人工智能试验室的一组研讨人员发明了一个与Alexa有着异曲同工之妙的机械人体系。这个法式的感化正如它那不太心爱的名字——ComText一样，让人类可以或许应用天然说话给机械人下达敕令。研讨团队用一台名为Baxter的机械人测试了ComText——Baxter重要用于仓库和工场，但ComText还可以运用于其他类型的机械人。
传授机械人天然说话指令，特殊是那些应用天然说话的敕令，比听起来要艰苦很多。机械人不具有任何懂得情形的才能。假如你把对象放在桌子上，让机械人“拿起它”，机械人其实不会晓得“它”是甚么。假如你请求它拿起你正在应用的最初一个对象，它也没有有才能凭仗之前的经历而懂得这个新的敕令。
然则ComText——Commands in Context（懂得生命令）的缩写，实质下去说，就是付与了机械人心思学家称之为“外显记忆”的才能：能回想产生过的工作。该法式有两品种型的陈说性记忆。一个称为语义记忆，是基于现实，比方你诞辰的日期，或许是你在这家公司任务如许的现实基本。
另外一种是情形记忆，是基于曩昔的经历，来做出将来的决议。换句话说，它是基于语境的——这是ComText付与机械人的才能。应用此体系的时刻，假如你请求机械人拿起你应用过的最初一个对象，它可以便可以真正地经由过程它的数字存储器（以视频提纲的情势）回想你之前应用对象的情形，在实际世界中再次辨认该对象，并把它捡起来。
即便是在小时刻，人类也老是在天然说话处置进程中应用情形记忆。假如你告知一个小孩，“这个杯子是我的”，然后跟他们说，“拿起我的杯子”，他们就晓得把桌子上的杯子和你接洽起来，当你提到杯子的时刻，他们就会把它捡起来。但这须要一个庞杂的联想，对机械人来讲很艰苦。“Mine”是一个笼统的关系，”麻省理工学院博士后——罗姆·保罗说，他是关于ComText的论文的重要作者，“你没法树立一个笼统检测器，由于这不克不及表示在外面。”
然则ComText可以履行这类类型的举措，像“杯子是我的”一样的“现实”被存储在保罗称之为“常识抽屉”的贮存空间中。然后，当你请求它“拿起我的杯子”时，机械人便可以援用该数据库来准确辨认哪一个杯子是你的。
ComText是人与机械人交互的一步，它可让人们天然地援用之前的事宜和笼统的概念（如一切权）与机械人交换。例如，假如在祖母的家中有一台启用了ComText的机械人，那末它就可以够在当她让它拿起包、当她摔倒在地板上或是让它带她最爱好的毛衣的时刻做出准确的回应。
保罗说：这两项聚集在一路，可以或许明显扩大我们请求机械人在天然世界中履行的敕令。当应用Baxter和ComText停止测试时，机械人在90％的时光内准确地履行了敕令。
这一点很主要，由于人类和机械人在工场、家庭和途径上的互动愈来愈多。现实上，这项研讨有一部门是由丰田赞助的。情形记忆关于与自立车辆停止交换来讲是相当主要的，你可以收回敕令：“在昨天分开我的统一个处所接我”，“下昼五点在办公室接我的老婆”，“看到行人步行时向左转。”一切这些情形都须要依据情境信息推理天然世界中的互动。
ComText的下一步是更高等其余推论，并且是比拾取和放下物体更庞杂的义务，这都是为Baxter设计的。保罗说，他愿望在法式中添加一个语音组件，以便机械人和人类可以停止对话，互相讯问成绩，以便更好地协作。他还愿望为机械人的内存增长更多的常识，从而完成更庞杂的义务和推理。例如，假如你告知机械人桌子上有一块导体铝块，那是一个遥控器，那末假如你今后说“给我一个遥控器”，机械人便可以把它带给你。更多的常识与情形记忆将有助于该法式更好地揣摸敕令的现实意义。
这一切都是为了让人和机械人更有用地停止交换。或许他们不会直代替代我们停止任务——但我们会一路任务。
