[发明专利]机器人的记忆构建方法及装置

说明书

本发明提供一种机器人的记忆构建方法及装置，方法包括，信息获取步骤，获取记忆信息；信息确定步骤，确定记忆信息的显隐性；记忆存储步骤，根据记忆信息的显隐性对记忆信息进行数据处理，并将处理后的数据存储至记忆库中，以生成瞬时记忆。本发明提供的机器人的记忆构建方法及装置，为机器人建立记忆模型，记忆模型具有拟人性，其中的显性记忆模型为多维立体模型，不同维度间相连接，以实现记忆联想，且隐性记忆模型为人工智能模型，以实现学习与复用，真正使得机器人有了记忆。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种机器人的记忆构建方法及装置。

背景技术

所谓的记忆多是将一些经过选择的数据按照特定的格式存储起来，在使用的时候将数据抽调出来，如此以形成一种类似于“记忆”的感觉。目前的数据存储方式主要包括MySQL数据库，分布式的数据仓库，云存储等。

现有技术存在的缺陷是，现有的数据存储方式，当数据量大的时候，难以做到快速的存取，此外，现有的数据存储方式皆为一般通用技术，且目前尚不存在为机器人专门研发的用于增强机器人记忆属性和记忆功能的技术方案。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种机器人的记忆构建方法及装置，为机器人建立记忆模型，记忆模型具有拟人性，其中的显性记忆模型为多维立体模型，不同维度间相连接，以实现记忆联想，且隐性记忆模型为人工智能模型，以实现学习与复用，真正使得机器人有了记忆。

为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案是：

一方面，本发明提供一种机器人的记忆构建方法，包括，

信息获取步骤，获取记忆信息；

信息确定步骤，确定记忆信息的显隐性；

记忆存储步骤，根据记忆信息的显隐性对记忆信息进行数据处理，并将处理后的数据存储至记忆库中，以生成瞬时记忆。

进一步地，信息确定步骤，具体包括，

判断记忆信息能否使用自然语言描述，在记忆信息可使用自然语言描述时，将记忆信息确定为显性记忆；且在记忆信息不可使用自然语言描述时，将记忆信息确定为隐性记忆。

进一步地，记忆信息为显性记忆时，将记忆信息按照预先设定的划分规则划分成对应的维度信息；对每个维度信息进行关键信息提取；将获得的多个维度下的关键信息进行关联处理，并将关联后的数据存储至记忆库中。

进一步地，划分规则为，将记忆信息从四个维度进行划分，且四个维度分别为时间、地点、人物、事件。

进一步地，记忆信息为隐性记忆时，采用预先构建的分类模型，判断记忆信息指向的技能类别；根据技能类别将记忆信息输入对应的技能模型，以生成对应的技能记忆数据，并将技能记忆数据存储至记忆库中。

进一步地，还包括模型更新步骤，在对隐性记忆处理后，对技能模型进行更新；和/或，在处理的隐性记忆的条数达到设定数量时，对技能模型进行重建；和/或，将两个或多个机器人的技能模型进行融合，以获得新的技能模型。

进一步地，还包括，需求判断步骤，判断记忆信息是否符合存储需求，且在符合存储需求时，执行信息获取步骤。

进一步地，还包括记忆转化步骤，统计瞬时记忆的重复次数，且在重复次数超过第一阈值时，将瞬时记忆存储为短时记忆；且在短时记忆的重复次数超过第二阈值时，将短时记忆存储为长时记忆。

进一步地，记忆转化步骤还包括，判断短时记忆是否符合预设的长记忆转化条件，且在满足条件时，直接将短时记忆存储为长时记忆。

另一方面，本发明提供一种机器人的记忆构建装置，包括，

信息获取单元，用于获取记忆信息；