你有問題可以搜索Google，那機器人搜什么？

RoboBrain是世界上第一個面對機器人的搜索引擎，它可以使訪問引擎的機器人在數據庫中下載關于這個詞的所有邊集和它所代表的節點。目前，這個項目是由斯坦福大學的艾舒托什·薩克塞納（Ashutosh Saxena）和多位同事開發。此外，RoboBrain可以提供任何要執行任務的設備自由訪問。同時，它還會不斷收集所有訪問設備的新數據。

RoboBrain與Google的區別 

現在很多人一遇到問題就會Google，百度或者訪問其他在線數據庫。對于普通人來說，這種解決方案行之有效，因為我們會對模糊的信息進行判斷。

舉個例子。通過百度“如何做番茄炒蛋”，我們會得到操作流程：洗番茄，打雞蛋，洗鍋開火云云...但是對于機器人來說，這些操作流程并不是詳細。機器人需要各種各樣的附帶信息，比如，在哪里洗番茄，水需要怎么的溫度，洗多少遍，要用什么方式去洗，洗完放在那里等等。

事實上，要讓機器人從搜索引擎獲得有用的信息完成任務，引擎的數據庫必須詳細地描寫這個任務的各種細節。 

RoboBrain面臨的挑戰

1.機器人的信息存儲方式與RoboBrain搜索引擎數據庫匹配

機器人帶有各式各樣的傳感器，因此數據庫信息存儲的方式必須要能夠匹配任何類型的機器人。該搜索引擎應當能夠響應機器人以不同的方式提出的各種的問題。它應當能夠從不同的來源收集知識，如萬維網、WordNet、ImageNet、Freebase、OpenCyc等數據庫。

2.RoboBrain需要打通所有的機器人服務

薩克塞納的團隊希望RoboBrain成為一個協作項目，能夠連接現有的服務。為此，他們跟Tell Me Dave、PlanIt等服務商建立了合作。Tell Me Dave這家創業公司致力于使得機器人能夠理解自然語言指令，PlanIt則旨在使得機器人能夠利用眾包信息規劃路徑。

3.信息多樣性

創立這種數據庫并非易事。薩克塞納和他的同事把它看成是網絡理論問題，在這里面知識是定向圖。定向圖中的節點以各種各樣的形式體現，比如集裝箱可用圖像、文本、視頻、觸覺數據或者學術概念來表達。

而RoboBrain接收以邊集形式呈現的新信息，它們也會鏈接節點子集。例如，“坐著的人可以使用杯子”的概念可能會鏈接杯子和坐著的人的節點以及諸如“能夠使用”的概念。

RoboBrain將會對機器人產生巨大的影響

薩克塞納的團隊希望打造一種數據庫，它可以使訪問引擎的機器人在數據庫中下載關于這個任務的所有邊集和它所代表的節點。他們演示了機器人利用RoboBrain將蛋盒放到桌子的另一端情形。由于雞蛋易碎，它們必須要小心處理，這就是機器人通過訪問RoboBrain學到的“知識”。

這個項目很重要的一部分是，如何讓機器人把一個情境中學到的知識應用于其它的情景。例如，將處理雞蛋的學到的也用于處理其它的易碎物品，如燈泡。此外，團隊還希望把在線的視頻接入RoboBrain數據庫。這樣，機器人就可以通過更大的知識來源來完成更多的任務。這些都很有可能影響機器人思考以及與世界交互的方式。

無疑，RoboBrain將會對機器人以及人類的未來有著重要的意義。

via：technologyreview

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