为AI导航Facebook强化虚拟助理实用性

为提升体现人工智慧(embodied AI)系统运用不同感官在现实世界中执行任务的能力，Facebook于AI Habitat平台上推出了SoundSpaces、SemanticMapNet等新工具。在新技术的协助下，虚拟助理将能完成更多类型的工作，实用性可望进一步提升。

据ZDNet、VentureBeat报导，Facebook为体现人工智慧系统发展推出的开放源码工具SoundSpaces能在重现室内空间的3D环境中，使用高度拟真的声响进行AI训练，让AI系统学会辨认不同声响，并判断声音来源，找到发出声响的物体。

SoundSpaces演算法能根据特定表面建立声音模型，并理解声音穿过不同房间以及墙壁时，会产生什么变化。因此在听到特定声响时，AI系统就能判断发出声音的物件远近、方位，并朝声音来源移动。

透过这个方式，Facebook已成功在未告知特定位置的情况下，让AI能够自行找出正在响的电话。

同时，Facebook也释出了一款名为SemanticMapNet的新工具。这套工具能教导虚拟助理运用空间语义记忆探索、观察、记录未知的空间，并借此建立环境的3D地图，供日后执行任务使用。

SemanticMapNet打造的「非自我中心」记忆，能够捕捉物件间的观点独立(viewpoint-agnostic)关系，以及物件与环境间的固定关系。SemanticMapNet会从观察中撷取视觉特征，并利用端对端框架将特征投射到位置上，以物件标签解译由上而下的环境地图。

Facebook指出，SemanticMapNet打造神经情节记忆与空间语义表征的能力，对于自驾车导航、行动操作与个人AI助理技术的提升十分重要。

此外，Facebook也为AI助理系统加入了Occupancy Anticipation预测模型。如此一来，AI助理即使无法直接看见房间内部，也能预测房间的配置。

Facebook表示，透过以上方法所打造的AI模型，制图准确度可比其他训练方式高出30%。

这些技术除了能提升居家机器人的实用性，也可望强化自驾车、搜救机器人等应用。

内容源：摘自DIGITIMES