机器人将被教导更准确地遵循所需的场景。免费技术图书馆新闻

机器人将被教导更准确地遵循所需的场景

27.06.2019

斯坦福大学的科学家们结合了两种不同的机器人目标设定方式。根据该大学的网站，这种“半人马”在模拟和实际实验中都比单独使用的每种方法更有效。

斯坦福大学计算机科学研究生安迪·帕兰 (Andy Palan) 说：“在未来，我完全相信世界上将会有更多的自主系统，他们需要了解什么是好什么是坏的。”该作品的第一作者之一。

新的机器人训练系统将演示方法与用户调查相结合。第一种方法涉及人们向机器人展示要做什么，在第二种情况下，他们回答有关他们希望机器人在特定情况下如何表现的问题：例如，在确定自动驾驶汽车的轨迹时。

演示内容丰富，但可能包含很多多余的内容。研究人员指出，另一方面，偏好最多只能构成一个信息，但要准确得多。这些方法完美地互补——智能地结合来自两个来源的数据非常重要。

新的组合系统从向机器人展示行为开始。这可以为自主机器人提供大量信息，并且它们经常难以确定演示的哪些部分是重要的。一个人也不总是希望机器人以与他相同的方式行事。因此，之前的研究表明，人们希望自动驾驶汽车在驾驶时不那么激进。

实验表明，80% 的人更愿意使用组合方法。然而，也有困难。这些人报告说，他们并不总是能理解机器人问他们的问题。有时他们被要求在两个看起来相同或与任务无关的场景之间做出选择。这是基于偏好的学习中的常见问题。研究人员希望通过更简单的调查来解决这个缺点，同时提供更快的响应时间。

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诊断焦虑症的新方法 07.03.2023

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在研究期间，科学家们使用方法来识别抑郁症、创伤后障碍、躁郁症和疼痛。按照同样的原则，他们分析了焦虑的生物标志物。

第一组由 41 名男性和 17 名女性组成。从一次访问到下一次访问，他们的焦虑程度至少发生了一次变化。该小组允许团队寻找可能与焦虑变化相关的生物标志物。在第二组中，有 32 名男性和 8 名女性；在他们的血液测试中检查了可以预测焦虑的生物标志物。第三组包括 161 名男性和 36 名女性，他们患有严重的焦虑症。在那里，研究人员确信有一种方法可以预测高度和临床上严重的焦虑状态。

科学家们已经验证了 19 种可用于预测焦虑变化的血液生物标志物。这种分析将帮助患有焦虑症的人更好地选择治疗方案并进行调整，以免上瘾。

此外，生物标志物暗示着未来患焦虑症的风险。通过这种方式，患者可以在开始或返回之前预防焦虑症。

“许多人都患有焦虑症，这会使人非常虚弱并干扰日常生活。通过客观的研究可以确定一个人的当前状况以及未来的风险和治疗方案，这非常有帮助。有些人经历过焦虑，但没有得到正确诊断，然后他们就会惊恐发作，但他们认为自己心脏病发作，最终会带着各种身体症状被送进急诊室。如果我们能早点知道这一点，那么希望我们能避免这种痛苦和折磨，尽早用适合他们特征的东西治疗他们，”精神病学家兼神经学家亚历山德鲁·尼库莱斯库 (Alexandru Niculescu) 说。

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