MIT計算機科學和人工智能實驗室(CSAIL)和多倫多大學的研究人員開發一個虛擬家園“VirtualHome” ，不僅讓虛擬機器人成功做家務，還創建了一個用自然語言描述的家庭任務數據庫，將來可能有助於亞馬遜的Alexa等系統執行更復雜的任務。
“機器人，給我來一瓶82年的農夫山泉。”
收到這個指令，機器人肯定一臉懵逼。
先不說82年的農夫山泉肯定找不到，更現實的問題是，即便是有一瓶現成的農夫山泉，機器人也需要人類更明確、程序化的指令才能完成這個任務，他們不能輕易推斷和推理。
MIT計算機科學和人工智能實驗室(CSAIL)和多倫多大學的研究人員受《模擬人生》（The Sims）啟發，開發一個虛擬家園“VirtualHome” ，不僅讓虛擬機器人成功地製作了咖啡、打開烤麵包機、在沙發上休息，研究人員還創建了一個用自然語言描述的家庭任務數據庫，將來可能有助於亞馬遜的Alexa等系統執行更復雜的任務。
VirtualHome：模擬家庭八個場景中的1000個交互
VirtualHome是一個3D環境，它允許模擬和生成活動的視頻，並將它們作為動作和交互的序列。
VirtualHome基於三個主要模塊：
家庭任務的知識庫，包含如何執行某些公共任務的指令；
VirtualHome環境，一個模擬和生成這些任務的視頻的3D模擬器，以及允許從描述或視頻演示生成程序的腳本生成模型。
團隊使用了近3000個不同活動的程序來訓練這個系統，這些活動被進一步細分為計算機的子任務來理解。這是因為機器人與人類不同，它們需要更明確的指令來完成簡單的任務，不能輕易地推斷和推理。
例如，一個人可能會告訴另外一個人：“打開電視，在沙發上看吧。”在這句話中，像諸如“拿遙控器”和“坐/躺在沙發上”這樣的動作被省略了，因為它們是人類常識的一部分。
為了更好地向機器人演示這類任務，需要更詳細地描述操作。
僅看電視這個任務，就分了多個步驟
為此，研究團隊首先收集了家庭活動的口頭描述，然後將它們翻譯成簡單的代碼。像“打開電視，在沙發上看吧”這樣的指令可能包括以下步驟：
走到電視前，打開電視，走到沙發前，坐在沙發上，看電視。
一旦這些程序被創建，這個團隊將它們輸入到VirtualHome 3-D模擬器，然後將它們轉換成視頻，虛擬代理將執行程序定義的任務，無論這些任務是看電視、將鍋放在爐子上，還是打開和關閉烤麵包機。
該團隊的虛擬機器人可以在VirtualHome的世界中執行1000個這樣的交互，其中有八個不同的場景，包括客廳、廚房、餐廳、臥室和家庭辦公室。
程序的
獨特之處：包含了執行活動所需的所有步驟來看一看是具體怎麼操作的。
團隊收集了一個專門針對機器人的家庭活動的大型知識庫，數據集包含活動以及程序的自然語言描述，以一系列步驟的形式表示活動的正式符號。這些程序的獨特之處在於它們包含了執行活動所需的所有步驟。
每個任務都有一個高級名稱和一個自然語言指令，然後團隊為這些任務收集“程序”(下圖左中)，標註者（annotators）將指令“翻譯”為簡單的代碼。
接著，團隊在VirtualHome-3D模擬器中執行最頻繁的（內部）操作，能夠驅動代理執行由程序定義的任務。團隊提出了從文本（上圖頂部）和視頻（上圖底部）自動生成程序的方法，從而通過語言和視頻演示驅動代理。
上圖描述在VirtualHome中，代理根據描述執行生成的程序。注意，最上面的代理使用他的左手打開冰箱和抓取一個物品，因為他右手已經拿了一個物體。另外，代理還有一些限制，例如，在第三排，代理穿著衣服坐在馬桶上。此外，有時攜帶的物品會由於對撞機的不精確而輕微地穿透代理的身體。
未來：機器人可能擺脫製造商編寫的任務，從YouTube上也能學習
該項目由CSAIL和多倫多大學等高校的研究人員共同開發，將在本月在鹽湖城舉行的CVPR會議上present。
亞利桑那州立大學藝術媒體和工程系的研究助理Qiao Wang說：“這一工作將有助於未來真正的機器人個人助理，機器人都可以通過聆聽或觀察身邊的特定人員來學習任務，而不是製造商編寫的每項任務。這使得機器人可以以個性化的方式完成任務，甚至有一天可以通過這種個性化的學習過程調用情感聯繫。“
此外，研究的結果不僅僅是完成一個訓練機器人做家務的系統，它還是一個使用自然語言描述的家庭任務的大型數據庫。像亞馬遜這樣的公司正在努力在家裡開發類似Alexa的機器人系統，最終可以使用這些數據來訓練他們的模型來完成更復雜的任務。
未來，該團隊希望使用實際視頻來訓練機器人，而不是《模擬人生》這樣風格的模擬視頻，這將使機器人通過觀看YouTube視頻來學習 。該團隊還致力於實施獎勵學習系統，讓代理在正確執行任務時得到積極的反饋。
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