編譯：chux
出品：ATYUN訂閱號
很多人都記得出自《2001太空漫遊》的HAL 9000，這種AI智能體可以模擬大部分人性，現在，研究人員正在研究智能體CASE，主要研究者爲Pete Bonasso，他幾十年來一直從事AI和機器人技術工作，早在目前虛擬助手和自然語言處理時代開始之前。
問題是如何智能地監視和管理複雜的環境，如空間站，載人飛船或月球或火星表面。國際空間站（剛剛滿20歲）擁有複雜的系統來管理它，而且隨着時間的推移變得越來越複雜，它可不是什麼HAL 9000，不過後者給了Bonasso啓發。
“當人們問我正在做什麼時，最簡單的說法是’我正在建造HAL 9000’，”他在今天發表在“科學機器人”雜誌上的一篇文章中寫道。目前，這項工作是在休斯頓的研究機構TRACLabs的主持下完成的。
這個項目的許多挑戰之一是將不同層次的意識和活動結合在一起。例如，機器人的手臂可能需要在棲息地外移動一些東西。與此同時，有些人可能還想與羣體的另一部分發起視頻通話。沒有理由讓一個單一的系統包含機器人的命令，控制方法和VOIP堆棧，但在某種程度上，這些職責應該被一些包羅萬象的智能體知道並理解。
因此，CASE不是某種無所不知的AI，而是一種用於組織系統和代理的架構，它本身就是一個智能體。正如Bonasso在他的文章中所描述的那樣，CASE由幾個層次組成，它們控制着控制、日常活動和計劃。語音交互系統將人類語言查詢或命令轉換爲這些層可以執行的任務。但最重要的是本體系統。
任何期望管理宇宙飛船或外星的AI都必須直觀地瞭解構成宇宙飛船或物體的人員，物體和過程。例如，在基本層面，這可能意味着知道如果房間裏沒有人，可以關燈以節省電力。這種類型的常識邏輯看似困難，並且是當今AI中正在解決的主要問題之一。對於機器人和AI，它必須從頭開始創建知識線索（並且他們不擅長即興創作）。但CASE正致力於將這些部件裝配在一起。
Bonasso寫道，“用戶可以說，將探測車送到車輛艙，並且CASE會迴應，有兩個探測車。1號正在充電。我要送2號嗎？如果你說’打開弔艙門，CASE’（假設有吊艙門），與HAL不同，它會回答當然。”
當然，這在一段時間內不會成爲問題，CASE仍然是一項正在開發中的工作。“我們已經證明它可以管理一個模擬基地大約4個小時，但是要運行一個真正的基地還需要做很多工作，”Bonasso寫道。“我們正在研究NASA所謂的類比，人類聚集在一起並假裝他們生活在遙遠的星球或月球上的地方。我們希望慢慢地，逐步地將CASE工作到一個或多個類似物中，以確定它對未來太空探險的價值。”
論文：robotics.sciencemag.org/content/3/24/eaav6610