它能問出十萬個為什麼！布朗大學研究團隊研發出能發問的機器人

在人與人交往的過程成中，經常會出現各種形式的誤解，可能是說話者沒表達清楚，也可能是聽者沒有理解明白，但是人在感到困惑時會繼續發問，尋求幫助，進而解開迷惑。現在，機器人也具備了這種發問並尋求幫助的能力。

美國布朗大學的研究人員日前開發出一種新的機器人演算法——Rosen 演算法，可以讓機器人在出現疑問時向人類發問，以便在執行任務的過程中得到更多的任務信息，提升完成任務的準確性。

在此之前，布朗大學研究團隊開發出的機器人已經能夠模仿人與人之間的互動，可以從人類的肢體語言中獲得指令和信息。例如，它能識別人類點頭搖頭或者手指指向某物的簡單動作的「意義」。不過，這種能力用傳統的窮舉演算法也能實現，而且不能讓機器人變得更加聰明。所以研究人員才研究了一種新演算法，希望機器人能夠通過向人類發問實現「自我進化」。

為了測試 Rosen 演算法，該研究團隊招募了未經訓練的受測者到實驗室與機器人互動。試驗中，受測者會在在三種情境下要求機器人拿東西。

這三種情景分別是：

機器人不發問直接執行命令；

機器人只問一次然後執行命令；

機器人不確定時才發問然後執行命令。

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經過大量測試，研究人員發現在第三種情境下，即基於 Rosen 演算法的機器人完成任務不僅最快而且準確率也最高，同時，受測者也認為這種情境下的機器人更加聰明。

另外，實驗結果還顯示出新演算法不僅使機器人在不確定時能夠發問求助，還讓機器人有了評估確定性的能力。一旦覺得很有把握，就會直接拿取物體，但當它不確定的時候，它就會找出最有可能的選項，手放在物品上盤旋，徵求人類的許可。

布朗大學教授，也是該研究團隊的領頭人 Stefanie Tellex 表示：「拿東西是很重要的工作，協作機器人經常被交付這種任務，但機器人很容易犯錯，有時可能會誤解人類的需求，所以我們想幫助機器人在不確定的時候發問，來解決這種人與機器人之間存在的交流問題。」

未來， Tellex 的研究團隊會結合更複雜的智能語音辨識系統，進一步提升 Rosen 演算法的準確性和效率，讓協作機器人成為真正的智能助手。

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