【CNMO新闻】近日，谷歌推出了人工智能模型PaLM-SayCan，将可让公司打造的机器人更容易理解使用者所下达口语指令，进而正确执行工作。
虽然机器人能一定程度上理解语意，但由于有时候它与人脑所理解内容有所差异，所以一些较为复杂的指令它会无法理解。比如它能理解你让它拿起一颗苹果这种指令，但是它无法理解你说“我刚运动完，你能帮我准备一些健康的点心吗？”
即便目前机器人已经可以通过GPT-3大型语言模型理解人类语句的深层含义，但距离让机器人实际理解人类日常生活中的用语背后的需求，还有一段不小的路要走，其原因在于人脑对语句背后的内容会有一定程度的想象。比如当人打翻饮料，向他人提出帮忙请求时，大家就会自然理解需要对现场进行清理，因此能不必下达详细命令就拿抹布擦拭地面、拿扫把清理碎裂物品等。
但机器人目前仍无法实现此类联想，仅能从现有资料库比对可行的做法，导致经常出现答非所问的情况。而谷歌此次推出的PaLM-SayCan模型，则可以进一步协助机器人判断人类语句背后潜藏的需求，并进一步将相关语句转换成可让机器人正确执行的指令内容，以此强化指令执行的正确率。
目前谷歌已经通过GitHub公开PaLM-SayCan模型相关内容，让有兴趣的开发者、设计团队进行测试。
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