乔治亚理工学院的研究人员教机器人成为机械MacGyvers

80年代的电视动作英雄MacGyver在一次性打火机，小刀和Alka Seltzer的两个标签的帮助下无法摆脱困境。他非常规地应用科学原理和开箱即用的思想，使他成为一周又一周的强大对手。现在，佐治亚理工学院RAIL研究实验室的一组研究人员正致力于将这些生存技能传授给机器人。

由博士生拉克希米·奈尔(Lakshmi Nair)领导的RAIL团队将其研究重点放在教授机器人上，以制造工具 - 锤子，螺丝刀，钢包等 - 用任何材料都很方便。“因此，如果机器人需要解决使用锤子的任务，”Nair向Engadget解释道。“例如，他们可以将棍子和石头结合起来，以便制作锤子。”

但这不仅仅是向机器人展示锤子的图片并告诉它制作看起来像它的东西。“这是针对具体情况的，”奈尔说。“所以考虑到一个特殊的情况，如果它想要锤击一些东西，它会找出要放在一起的物体。所以你不是给它一个锤子的具体例子，只是告诉它情况如何。”

一旦机器人知道它需要做什么，它将根据它们的形状以及它们如何相互连接来评估其工作空间中的材料。通过利用有监督的机器学习，RAIL团队教导系统通过相对形状和感知功能来匹配对象。

“从本质上讲，机器人被教导使形状与功能相匹配，因此它可以学习诸如碗的凹陷之类的东西，例如，它可以容纳液体，”奈尔说。该系统被标记为日常物品的标签示例，因此当它们呈现一组之前从未见过的新项目时，它可以使用它预先学到的东西来推理它前面的未知物体。杯子和钳子组合起来制作钢包，那些相同的钳子和一枚硬币成为一个即兴的平头螺丝刀，而用扑克刺穿矩形泡沫块则制成DIY刮刀。

虽然机器人确实使用手持式光谱仪来确定物品是否可穿透，但它无法有效地确定其所看到的材料特性，这就是为什么它用泡沫块制造了许多锤子的原因。“现在，它只是将形状看作是推断用于构建工具的哪个部分的主要方式之一，”Nair解释说。“我们未来正在进行的一些工作考虑采用材料推理，以便制造锤子或更坚固的材料，然后可以在实际应用中使用。”

Nair的团队并不是唯一一个进行机器人工具构建研究的人。实际上，塔夫斯大学的一个团队建议将麦吉赛测试作为评估机器人2017年机智和创造力的一种手段 - 图灵测试的一种实用替代方案，它可以评估机器人的无知性。

“拟议的评估框架，”Tuft的团队写道，“基于MacGyver-esque创意的想法，旨在回答这样一个问题，即具体的机器是否能够生成，执行和学习识别和解决看似无法解决的现实世界问题的策略。 “

但这是否构成了聪明或足智多谋?在电视节目中，MacGyver的小工具和装置非常有效，因为他的计划利用了一些潜在的科学或物理原理。卡内基梅隆大学RISLab主任Nathan Michael教授认为，这些系统正在执行与Richard Dean Anderson的角色相同的创造性任务。

“当系统参与执行级任务规划时，许多解决问题的挑战与构建工具的想法有很多相似之处，”他告诉Engadget。“事实上，用于解决问题的思想本身的基础算法框架基本上是试图在特定条件下的特定约束条件内优化或找到解决方案。”

处理这些问题的方式取决于所选择的方法，而这又取决于“主要取决于问题的性质”，他继续说道。“我们在这里谈论的有点像一个更大的推理问题。聪明或机智的问题实际上归结为，在这种情况下，系统能够量化它能够或不能做的事情，那些资源它能够或不能利用，以及通过应用这些资源找到解决特定问题的方法的能力。“

现实世界中有很多地方可以找到这样的系统使用Nair说，“任何涉及修复和即兴创作的应用程序。”除了帮助进行轻型家庭维修之外，Nair还预计这项技术将在不久之后进入太空。“你有空间探索，你可以预先发送这些机器人，然后让它们在人类到达之前使用可用资源来建造栖息地，”她继续道。然而，在我们在太空看到它们之前，该系统仍然面临着许多技术挑战需要克服 - 无论是笨重的机械臂还是无法可靠检测金属物品的相机。

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