ადამიანური კომუნიკაციისგან განსხვავებით, რომელიც უამრავ ნიუანსსა და წვრილმანს შეიცავს, თანამედროვე რობოტები ყველაფერს პირდაპირ იგებენ. მანქანებისთვის ენა პირდაპირი ბრძანებების კრებულია, ამიტომაც რთული ბრძანებების შესრულება უჭირთ.
მაგრამ მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიების ინსტიტუტის ინფორმატიკისა და ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორიის MIT-ის მკვლევარებმა ამ ვითარების შეცვლა გადაწყვიტეს. მათი აზრით, თუ რობოტებს კონტექსტის გაგებას შევასწავლით, მაშინ ისინი რთული ბრძანებების შესრულებასაც თავს გაართმევენ.
მეცნიერებმა თავიანთ ნაშრომში ComText-ში (commands in context) რობოტებს გარემოსა და ობიექტებზე კონტექსტის ამოცნობის ცოდნა გადასცეს. ამ სისტემის დახმარებით რობოტები უშუალო გარემოს ვიზუალიზაციასა და გაგებას ახდენენ. მათ ყოველივე ამისგან აზრის „მიღება“ შეუძლიათ. ამგვარი მოგონებები უფრო „პირადულია“ (განსხვავებით სემანტიკურისგან, რომელიც მხოლოდ ფაქტებს ეყრდნობა) და შეიცავს მოგონებებს კონკრეტული ობიექტის ზომაზე, მის ფორმაზე, სივრცეში მდებარეობაზე და ასევე, მათ კუთვნილებაზე.
როცა მეცნიერებმა ComText-ის მუშაობა რობოტ-ჰუმანოიდ Baxter-ზე გამოსცადეს, აღმოჩნდა, რომ მოწყობილობა რთული ბრძანებების 90%-ს სწორად ასრულებდა. წამყვანი მკვლევარის ანდრეი ბარბუს (Andrei Barbu) აზრით, რობოტებს, ისევე როგორც ადამიანებს, სხვადასხვა ტიპის მახსოვრობა უნდა ჰქონდეთ.
MIT-ის მეცნიერთა ნამუშევარი გასულ კვირას ავსტრალიაში, ხელოვნური ინტელექტის გაერთიანებულ საერთაშორისო კონფერენციაზე წარადგინეს.
