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在機器人的“眼中”，現實世界充滿了海量需要處理的信息。想要理解場景中的每一個數據點，往往需要耗費大量的計算資源和時間。而在此基礎上，利用這些信息來判斷如何更好地幫助人類，更是一項頗具挑戰(zhàn)的任務。

如今，麻省理工學院的機器人專家找到了一種方法，能夠幫助機器人過濾數據噪音，使其專注于場景中與協助人類最為相關的特征

他們將這種方法命名為“相關性（Relevance）”。借助這一方法，機器人可以利用場景中的各種線索，比如音頻和視頻信息，來判斷人類的目標，進而快速識別出最有可能助力實現該目標的物體。隨后，機器人會執(zhí)行一系列操作，安全地將相關物體遞交給人類，或者完成相應動作。

研究人員通過模擬會議自助早餐場景的實驗，展示了這一方法的實際效果。他們擺了一張桌子，上面擺滿了各式各樣的水果、飲料、小吃和餐具，還配備了一個裝有麥克風和攝像頭的機械臂。運用新的“相關性”方法后，實驗表明，機器人能夠在不同場景中準確識別人類的目標，并提供恰當的幫助

在其中一個場景里，機器人捕捉到人類伸手去拿一罐沖調好的咖啡這一視覺線索，便迅速將牛奶和攪拌棒遞給了這個人；在另一場景中，機器人聽到兩個人談論咖啡的對話后，為他們送上了一罐咖啡和奶精。

總體而言，該機器人預測人類目標的準確率可達 90%，識別相關物體的準確率更是高達 96%。而且，這一方法還顯著提升了機器人的安全性，與未使用該方法執(zhí)行相同任務相比，碰撞次數減少了 60% 以上。

麻省理工學院機械工程教授 Kamal Youcef-Toumi 表示：“這種實現相關性的方法，能讓機器人與人類的交互變得更加容易。機器人無需頻繁詢問人類的需求，而是主動從現場獲取信息，自行判斷如何提供幫助?！?/p>

Kamal 的團隊正在探索，運用“相關性”編程的機器人在智能制造倉庫場景中能發(fā)揮怎樣的作用。他們設想，未來機器人可以與人類并肩工作，默契地提供協助。

Kamal與研究生 Xiaotong Zhang、Dingcheng Huang 將在今年 5 月舉行的 IEEE 國際機器人與自動化會議上展示這一新方法。

尋找焦點

該團隊的方法受到人類自身篩選日常生活中相關事物能力的啟發(fā)。人類之所以能夠過濾掉干擾信息，專注于重要內容，得益于大腦中的網狀激活系統（RAS）。RAS 是腦干中的一束神經元，它在潛意識層面發(fā)揮作用，過濾掉不必要的刺激，讓人能夠有意識地感知到關鍵信息。比如，RAS 能避免我們的感官因過多信息而超載，讓我們不會在倒咖啡時，把注意力分散在廚房柜臺上的每一件物品上，而是專注于當前的任務。

Kamal 解釋道：“這些神經元能過濾掉所有不重要的信息，讓大腦專注于當下相關的內容，這真的很神奇。這基本上就是我們的研究思路?！?/p>

他和團隊開發(fā)了一種機器人系統，該系統在很大程度上模仿了 RAS 篩選和處理信息的能力。這一方法主要包含四個階段。第一階段是“感知”階段，在此期間，機器人通過觀察和學習，獲取音頻和視頻線索，例如麥克風和攝像頭傳來的信息，這些信息會持續(xù)輸入到 AI“工具包”中。這個工具包可能包含一個大型語言模型（LLM），用于處理音頻對話，識別關鍵字和短語，同時還配備了各種算法，用于檢測和分類物體、人類、身體動作以及任務目標。AI 工具包就像大腦的 RAS 一樣，在后臺持續(xù)運行，進行潛意識層面的信息過濾。

第二階段是 “觸發(fā)檢查” 階段，系統會定期進行檢查，判斷是否有重要事件發(fā)生，比如是否有人進入該環(huán)境。一旦檢測到有人進入，系統便會進入第三階段。這一階段是整個系統的核心，其作用是確定環(huán)境中哪些特征最有可能與幫助人類相關。

為了建立這種相關性，研究人員開發(fā)了一種算法，它可以接收 AI 工具包做出的實時預測。例如，工具包中的 LLM 可能識別出關鍵字“coffee”，而動作分類算法可能將伸手拿杯子的人標記為有“make coffee”的目標。團隊的“相關性”方法會綜合這些信息，首先確定與“making coffee”目標最相關的物體“類別”。這樣一來，“fruits”和“snacks”等類別可能會被自動排除，而“cups”和“creamers”等類別則會被保留。接著，算法會在相關類別中進一步篩選，確定最相關的“元素”。比如，根據環(huán)境中的視覺線索，系統可能會將離人最近的杯子標記為比遠處的杯子更相關、更能提供幫助。

在第四階段，也是最后一個階段，機器人會獲取識別出的相關物體，并規(guī)劃一條路徑，將這些物體送到人類手中。