為了讓Alphabet的事務幫手型機器人更能理解使用者的指令Google開發新的AI模型PaLM-SayCan加入任務對應性（即技能語言描述）及和真實世界的對應性（即技能可行性）兩種機率來決定完成指令的成功率協助機器人決定和評估有用的行動。（圖片來源／Google）
新的機器人AI模型讓Alphabet開發的事務幫手型（helper）機器人更能理解使用者的指令並且更聰明執行任務。
Alphabet X於2019年11月公布通用型學習機器人專案Everyday Robot Project旨在開發日常任務用機器人可執行倒垃圾、擦桌子、整理家具、長遠目標是能幫助獨居長者自理家務等高階任務。Every Robot已在公司內員工餐廳擦桌子、或在辦公室整理會議室。
圖片來源／Google
Google指出過去幾年公司雖然在應用機器學習技術於機器人有一些進展但到目前為止這類機器人仍僅能執行硬編寫的短指令像是「拿起一顆蘋果」在簡單明白、且回饋快速的任務上效果比較好。但它們不太能執行長串指令或理解抽象目標像是「我剛運動完你能幫我準備健康的點心嗎？」
Google同時說明早前訓練語言模型的方法由於語言模型並不和實體世界互動也未觀察其反應造成的結果因此現行模型如GPT-3可能會出現令人啼笑皆非的回應像是如果用戶表示「我飲料灑出來了你能幫忙嗎？」他會給出「你可以試試吸塵器」等不安全、不實用的「建議」而FLAN模型的反應則是「對不起我不是有意灑出來的。」
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而Google則發展出名為PaLM-SayCan的模型。其名稱來自它利用語言模型的知識（理解用戶說話的動機即Say）來決定和評估有用的行動。這個作法也利用「可供性」（affordance）功能做選擇在其周遭環境條件下可行的作法（Can）。
SayCan和機器人的關係是機器人提供PaLM-SayCan語言模型的手和眼睛而語言模型則提供任務的高階語義知識。系統執行過程好比是由語言模型推動的人、機對話過程。一開始用戶發出指令語言模型將之轉化成一系列機器人執行的步驟。這個步驟序列是由機器人技能過濾並依據當時環境條件決定最高可行性的計畫。此外本模型也加入任務對應性（即技能語言描述）及和真實世界的對應性（即技能可行性）兩種機率來決定完成指令的成功率。
因此在用戶說出打翻飲料時PaLM-SayCan可以做出機率計算後在尋找吸塵器、找海綿、找垃圾筒、撿起蘋果等行為選項中最後選擇拿來一塊海綿。
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了機器人模擬設定的技術資源和文件供有興趣的團隊測試這個PaLM-SayCan模型。
https://www.ithome.com.tw/news/152540
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