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Robo Brain系统可以向困惑中的机器人提供机器可以识别的命令和建议，比如如何从一台装有传感器的咖啡机中倒出咖啡。

Robo Brain所需要的知识不是靠自己挖掘的，而是需要能够帮助它做选择的中间者。来自四个大学的研究者会定期将从互联网上搜集的数据塞进Robo Brain的云端计算系统。直到目前为止，Robo Brain已经消化了约12万部Youtube视频、100万个文档和10亿张图片。

Robo Brain项目的目的——正如名字所暗示的——是创造一个随时在线的中央机器人主脑，机器人都可以接入这个主脑。所以Robo Brain从互联网上学习的内容越多，发送给与其相连的机器人的教程就越直接。怎么打开烤面包机？Robo Brain知道，还且还能发送烤面包机和相关组件的3D图像，Robo Brain可以告诉机器人咖啡杯长什么样子，如么拿咖啡杯里面的咖啡才不会洒出来。Robo Brain可以通过测量人类和电视机之间的相对位置，识别出某人正在看电视，所以给机器人建议，不要从人和电视之间经过。

如果上面说的这些没有一个能够打动你，或者你觉得这些也没什么难的，因为Robo Brain所服务的不是为了人类——而是机器人。机器人对认知型帮助的需求度很高，即便是全自动化最高的机器人也是依靠不多的预设动作行动，如果面对全新的情况，机器人在没有扩展支持的情况下会束手无策，但是通过训练和重新编程解决新问题的代价又太高。随着机器人在全社会的普及程度越来越高，灵活的适应能力是非常重要的。

Robo Brain能够解决的问题很多，并且始终以飞快的速度扩充自己。系统会将所有输入的材料分类保存，它的全部精力都用在判断什么时候，如何采取特定措施。和云端机器人大脑RoboEarth的关键区别在于，Robo Brain会自动将所有结论和相关动作的网络并入自身。(Robo Earth的文件必须通过人类处理并整理，而Robo Brain只需要人类提供原始材料就可以)Robo Brain可以对信息进行整理、归类，并根据适当的情况调用信息。各种椅子被划分到椅子这个子集，再根据椅子的不同使用场合和其它家居的关系建立分支。咖啡会和马克杯和如何倾倒液体的动作安排相连。为了服务所有特定指令，Robo Brain的认知方式是通过蛮力算法实现的，这样就避免了真正的智能系统所产生的细微差别。你吩咐你的机器人给你端一杯咖啡，机器人就会问Robo Brain应该怎么办，随后将这个指令转化成一连串更具体的指令集。

康奈尔大学助理教授Ashutosh Saxena说有一次研究者向该计划中三台机器人中的一台发出“给我做一杯阿法奇朵”的指令，这台双臂右手惯用型机器人PR2询问了系统，发现阿法奇朵是一种意式甜品，由咖啡和冰淇淋构成。在人类没有进行任何指导或介入的情况下，机器人找到了咖啡，并通过查询系统指导怎么从咖啡机里把咖啡倒出来，随后又用铲子挖了一勺冰淇淋放在咖啡上。

对于拥有大脑的人类来说这不过是小孩级别的动作，但是对于机器人，这是一个相对较为模糊的指令，通过查询和获得的指令，机器人会给出精确的结果，这令人非常震惊。因为输入Robo Brain的并不是人类处理过的材料，只是DIY视频这种原材料信息。Saxena说现在他们只需要将知识输入系统，其它什么都不用做。

目前Robo Brain系统的知识输入依靠布朗大学、康奈尔大学、斯坦福大学和加州大学伯克利分校的研究人员完成，今年10月份之前，项目的参与大学将扩充到总计10个，到今年年底之前所有大学都可以接入系统。届时Saxena希望Robo Brain的信息储量能达到10亿个视频，100亿个文档，不过到那时光是云计算的成本每天就要1000美元。

Saxena说和其它大学的项目不同的是，这个项目完全开源，他们的目的不是赚钱，而是为了让世界更美好。

本文译自 Popsci，由 王大发财 编辑发布。

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