機器人學中的語義：環境數據無法產生人類行為慣例

核心概念

機器人無法僅從環境數據中提取人類行為慣例，例如標籤、場所和可供性，因為這些慣例並不存在於環境數據中，而必須透過預先提供或學習獲得。

摘要

機器人學中的語義定義

本文探討了機器人學中「語義」一詞的定義和應用。作者指出，機器人學中的語義缺乏統一的定義，並區分了兩種隱含的定義：

1. 語義作為慣例: 將語義視為高級、抽象或輔助數據，通常用於人機交互。這種定義假設語義的意義取決於人類使用或行為的慣例，例如附加到自動收集的視覺數據的標籤。
2. 語義作為內容: 一種更激進、可能帶有形而上學意味的說法，認為某些類型的數據具有內在或固有屬性。這種定義將語義視為信號或信息的真實或準確含義，可以從數據本身中提取，因為它包含在數據中。

作者主張採用第一種定義，即將語義視為基於人類行為慣例的數據。

環境數據的限制

作者指出，機器人無法從環境數據中提取不存在於環境數據中的信息。大多數被歸類為「語義」的數據都屬於這種形式，因此必須在早期階段提供或學習。

文章以識別家中裝飾性馬克杯為例。儘管其幾何形狀可能暗示它可以用作飲水容器，但實際上並非如此。機器人要學習這一點，就需要了解人類行為慣例，而這些慣例並不存在於環境數據中。

借鑒其他學科的教訓

作者借鑒了語言學、認知科學和哲學等學科的見解，這些學科也研究如何從文本、語音、視覺信息、心理表徵、符號、藝術品、記憶和邏輯命題中提取意義。作者指出，所有這些學科都面臨著類似的挑戰，即證明語義的內容版本。

哲學見解

作者從心靈哲學的角度探討了為什麼人們會認為可以從環境數據中提取語義。作者提出了三個因素：

1. 投射: 人類感知會將與感知對象相關聯的概念信息投射到感知對象上。
2. 預測: 認知是一個高度依賴預測的過程，感知通常比當前數據所允許的更豐富。
3. 無意識認知: 人類許多認知過程是無意識的，我們對這些過程的內部機制缺乏了解。

對機器人學問題的影響

作者討論了語義對機器人學中各種問題的影響，包括標籤、抓取、地點識別和物體可供性。作者指出，這些問題都需要不同程度的語義信息，而這些信息通常無法僅從環境數據中獲得。

可供性的挑戰

物體可供性是指物體的潛在用途或功能。作者指出，機器人學中普遍存在一種假設，即物體可供性隱藏在物體的物理特性中，因此可以自動提取。然而，作者認為，機器人感興趣的可供性實際上是基於慣例的，因此無法僅從環境數據中推斷出來。

總結

總之，作者認為，機器人無法僅從環境數據中提取人類行為慣例，而必須透過預先提供或學習獲得。作者主張採用一種基於慣例的語義定義，並強調了語境在理解語義信息中的重要性。

統計資料

引述

“The word semantics, in robotics and AI, has no canonical definition.”
“The problem is that humans also cannot perform this feat, although the way we think can lure us into believing we can.”
“robots cannot extract from the environment data that are not in the environment.”
“Semantics are therefore conventions of human behaviour relating to aspects of the environment”
“The meaning of information is given by the process that interprets it” - Ed Fredkin

從以下內容提煉的關鍵洞見

Semantics in Robotics: Environmental Data Can't Yield Conventions of Human Behaviour

by Jamie Milton... 於 arxiv.org 10-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.19308.pdf

深入探究

如果將機器人放置在一個完全由機器人設計和使用的環境中，是否仍然需要語義信息？

在一個完全由機器人設計和使用的環境中，語義信息的需求程度取決於機器人所要完成的任務複雜度以及機器人間互動的複雜度。
情況一：不需要語義信息

簡單任務、有限互動： 如果機器人被設計用於執行預先定義好的、重複性高的任務，例如在工廠組裝線上工作，並且機器人間的互動僅限於簡單的協調和信息交換，那麼它們可能不需要複雜的語義信息。在這種情況下，機器人可以依靠預先編程的指令和環境中的感測器數據來有效地完成任務。
共享符號系統： 如果機器人設計者為機器人設計了一套完備且共享的符號系統，用於表示環境中的物體、位置和動作，那麼機器人之間可以依靠這個系統進行有效的溝通和協調，而不需要額外的語義信息。
情況二：需要語義信息

複雜任務、高度互動： 如果機器人需要執行更複雜的任務，例如協作完成一個共同目標，或者需要適應不斷變化的環境，那麼它們就需要更豐富的語義信息來理解彼此的意圖、協調行動以及處理環境中的不確定性。
開放式學習： 如果機器人被設計成能夠從經驗中學習並適應新的環境和任務，那麼它們就需要語義信息來理解環境中的因果關係、學習新的概念以及將其知識遷移到新的情況中。
總而言之， 即使在一個完全由機器人設計和使用的環境中，語義信息的需求也並非絕對的，而是取決於機器人所面臨的具體任務和互動情境。

是否可以設計一種機器學習算法，使其能夠僅基於環境數據和與人類的互動，自主地學習和適應新的語義信息？

設計一種機器學習算法，使其能夠僅基於環境數據和與人類的互動自主學習和適應新的語義信息，是人工智能領域的一個重要目標，也是一個巨大的挑戰。目前，已經有一些進展，但要完全實現這個目標還需要克服許多困難。
可行性：

人類學習方式： 人類學習語言和其他社會規範很大程度上依賴於觀察、模仿和與他人的互動。這表明，機器學習算法原則上也可以通過類似的方式學習語義信息。
深度學習的進展： 近年來，深度學習在自然語言處理、計算機視覺等領域取得了顯著的成果，展現了機器學習算法從大量數據中學習複雜模式的能力。這為機器人學習語義信息提供了新的可能性。
挑戰：

符號接地問題： 如何將機器人感知到的環境數據與人類使用的抽象符號（例如語言）聯繫起來，是機器人學習語義信息的一個核心難題。
常識推理： 人類理解語言和社會規範很大程度上依賴於常識推理，而目前的機器學習算法在這方面還很薄弱。
數據效率： 人類可以從相對較少的數據中學習新的概念和規範，而目前的機器學習算法通常需要大量的標註數據才能達到良好的效果。
可能的解決方案：

多模態學習： 結合視覺、聽覺、觸覺等多種感官信息，可以幫助機器人更好地理解環境和人類行為。
強化學習： 通過與環境互動並接收獎勵信號，機器人可以學習到哪些行為是符合人類期望的，從而學習到語義信息。
元學習： 讓機器人學習如何學習，可以提高其學習新語義信息的效率和泛化能力。
總而言之， 設計能夠自主學習語義信息的機器學習算法是一個極具挑戰性的課題，但並非完全不可能。通過借鑒人類學習方式，結合深度學習、強化學習、元學習等技術，我們有望在未來創造出能夠真正理解人類世界並與之互動的機器人。

人類對藝術和美的感知是否也可以被視為一種語義信息？如果是的話，機器人如何才能理解和欣賞藝術？

人類對藝術和美的感知的確可以被視為一種語義信息，因為它超越了對藝術作品的純粹感官體驗，涉及到對作品的文化背景、歷史淵源、情感表達以及個人經歷等方面的理解和詮釋。
藝術和美感知的語義性：

文化和歷史背景： 對藝術作品的理解和欣賞往往需要了解其創作的文化和歷史背景。例如，欣賞一幅中國古代山水畫，需要了解中國傳統文化中對自然、人與自然關係的理解。
情感表達和意圖： 藝術作品通常承載著創作者的情感表達和創作意圖。理解這些情感和意圖是欣賞藝術作品的重要部分。
個人經歷和審美偏好： 每個人對藝術作品的理解和欣賞都受到其個人經歷和審美偏好的影響。
機器人理解和欣賞藝術的挑戰：

主觀性和情感： 藝術和美的感知具有高度的主觀性和情感性，而目前的機器人還缺乏對人類情感和主觀體驗的深刻理解。
文化和歷史知識： 機器人需要學習和理解大量的文化和歷史知識，才能更好地理解和欣賞藝術作品。
創造力和想像力： 欣賞藝術作品往往需要一定的創造力和想像力，而這些能力是目前機器人還比較欠缺的。
可能的解決方案：

多模態學習： 結合圖像識別、自然語言處理、情感分析等技術，讓機器人能夠從多個層面理解藝術作品。
知識圖譜： 建立包含豐富文化和歷史知識的知識圖譜，幫助機器人理解藝術作品的背景和內涵。
生成對抗網絡 (GANs)： 利用 GANs 生成具有藝術風格的圖像，可以幫助機器人學習和理解人類的審美偏好。
總而言之， 讓機器人理解和欣賞藝術是一個極具挑戰性的目標，它要求機器人不僅要具備強大的感知和認知能力，還要能夠理解人類的情感、文化和歷史。雖然目前還面臨許多困難，但隨著人工智能技術的發展，我們有理由相信，未來的機器人將能夠在一定程度上理解和欣賞人類的藝術作品，甚至創造出屬於自己的藝術。