概況
soinn機器人東京工業大學副教授長谷川修近日開發出一套算法系統，可以幫助機器人學習觀察周圍環境、思考如何以最佳方式解決問題以及在網際網路上完成一些搜尋工作。
長谷川修介紹說，“大多數現有的機器人都擅長處理和表演一些經過預排的程式和任務，但是它們對我們人類生活的現實世界幾乎完全不懂。因此，我們的研究工作就是嘗試在機器人與現實世界搭起一座溝通的橋樑。”
原理
長谷川修的研究團隊開發出的系統名為“自組織增量學習神經網路”(簡稱SOINN)，這其實是一種算法，可以讓機器人根據自己所擁有的知識去決定如何完成被賦予的任務。“自組織增量學習神經網路”首先檢測周圍的環境並蒐集組織信息所需要的數據，以實現指令的連貫性。比如，告訴一台擁有“自組織增量學習神經網路”的機器人(SOINN機器人)去完成“上茶水”的任務，那么SOINN機器人雖然沒有特別預定的“上茶水”程式，但它能夠計算機完成這一任務所需的每一步動作及順序。當SOINN機器人遇到超出自己能力範圍的任務時，它懂得選擇求助，並將求助過程中獲得的信息存儲下來用於未來的任務。
實驗
SOINN機器人在一個獨立的實驗中，研究人員利用“自組織增量學習神經網路”驅動機器到網際網路上搜尋一些特定的信息，如哪些事物看起來很相像，某個特定單詞的意思是什麼等。長谷川修的研究團隊正在嘗試將這些能力融合到一台機器中，讓它具備根據線上搜尋結果完成一項特定任務的能力。長谷川修表示，“我們相信，這種技術將來甚至能夠讓英格蘭的一台計算機去幫助日本的機器人完成泡茶的任務。”長谷川修介紹說，其實和人類一樣，該系統還能夠過濾一些噪音或無關緊要的信息，這些信息可能會讓機器人行為紊亂。這一過程與人類在旅行火車上的談話有些類似，在嘈雜的火車上，人們必須忽略周圍的噪音。“人類的大腦很擅長此項工作，而且是自動的、沒有刻意的。因此我們根本沒有意識到這一過濾過程。”此外，該系統還可以將從網路上蒐集到的一些不相關結果過濾掉。“網際網路擁有無窮的可用數據，但目前只有人類懂得使用它們。我們的機器人能夠將其大腦直接連線到網際網路上。”
套用
長谷川修希望“自組織增量學習神經網路”有朝一日能夠投入實際套用，比如控制交通信號燈緩解交通堵塞等問題。長谷川修還指出該系統的另一種可能套用，即套用於地震探測系統中。一台裝配“自組織增量學習神經網路”的機器能夠整合無數感測器獲得的數據，然後判斷可能出現的地質運動。SOINN機器人還將可能套用於家庭之中，它們可以學習做家務。長谷川修表示，“我們可以要求機器人幫我們把醬油拿到餐桌上。它可以通過網際網路搜尋並學習什麼是醬油，然後再確定醬油在廚房中。”
注意
不過，長谷川修也提醒大家注意，必須要小心對待機器所學的知識。人類究竟要讓機器人完成什麼樣的任務?它們有沒有可能反過來與人類為敵?長谷川修說，“一把刀在廚房中可能是一件有用的工具，但它也可能變成一種武器。”長谷川修目前重點關注的是它們的功能，不過也同時提醒人們它的道德局限性。
