Ключевые выводы
- Новое исследование Массачусетского технологического института показывает, как роботы могут социально взаимодействовать друг с другом, и понимает различия между этими взаимодействиями.
- В конце концов, исследователи Массачусетского технологического института надеются, что модель будет работать при взаимодействии роботов и людей.
-
Исследователи говорят, что количественная оценка социальных взаимодействий поможет не только робототехнике, но и автомобильной промышленности, здравоохранению и многим другим.
Когда мы думаем о роботах, мы думаем о холодных машинах без особого понимания человеческой природы, но это может скоро измениться.
Новое исследование, опубликованное группой исследователей из Массачусетского технологического института, посвящено тому, как роботы могут стать более социальными и как мы определяем социальные взаимодействия в целом. Результаты исследования сделают возможным будущее, в котором роботы будут более полезными и понимающими людей, что будет иметь решающее значение, поскольку роботы играют большую роль в нашей повседневной жизни.
«Роботы будут все больше и больше становиться частью нашей жизни, и хотя они роботы, им нужно понимать наш язык», - Борис Кац, главный научный сотрудник и руководитель группы InfoLab в Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) и член Центра изучения мозга, разума и машин (CBMM) рассказали Lifewire в видеозвонке.
"Но что более важно, им также необходимо будет понять, как люди взаимодействуют друг с другом."
Что обнаружило исследование
Названное «Социальные взаимодействия как рекурсивный MDPS», исследование развилось из интереса авторов к количественной оценке социальных взаимодействий.
Андрей Барбу, научный сотрудник CSAIL и CBMM и соавтор исследования, сказал Lifewire, что почти никакие наборы данных и модели не рассматривают социальные взаимодействия в компьютерных науках.
«Категории социальных взаимодействий неизвестны; степень, в которой происходит или не происходит социальное взаимодействие, неизвестна», - сказал он во время видеозвонка. «И поэтому мы действительно подумали, что это та проблема, которую можно решить с помощью более современного машинного обучения».
Исследователи создали три разных типа роботов с разными физическими и социальными целями и заставили их взаимодействовать друг с другом. Барбу сказал, что робот нулевого уровня имел в виду только физическую цель; Робот первого уровня имел физические и социальные цели, чтобы помочь другим роботам, но предполагал, что все остальные роботы имеют только физические цели. Наконец, робот второго уровня предполагал, что все роботы преследуют как социальные, так и физические цели.
Модель была протестирована путем помещения роботов в простую среду для взаимодействия друг с другом на основе их уровней. Затем испытуемым демонстрировали видеоролики об этих взаимодействиях с роботами, чтобы определить их физические и социальные цели.
Результаты показали, что в большинстве случаев модель исследования согласовывалась с людьми в отношении того, происходили ли социальные взаимодействия в разных клипах и какие. Это означает, что технология обнаружения социальных взаимодействий становится все лучше и может применяться к роботам и всевозможным другим приложениям.
Высокотехнологичное будущее, более социальное
Барбу сказал, что расширит это исследование, чтобы проверить не только социальные взаимодействия между роботами, но и то, как роботы могут взаимодействовать с людьми на социальном уровне, что крайне необходимо в робототехнике.
«Одна часть будущего - это роботы, которые лучше нас понимают», - сказал он. «Сейчас, по большей части, роботы не особенно дружелюбны. Во многих случаях они не особенно безопасны, потому что они могут легко сделать что-то опасное или непредсказуемое для нас. Поэтому иметь робота, который действительно может помочь вам в чем-то, очень важно».
Представьте, что вы действительно разговариваете с Alexa или Siri, и эти помощники точно помогают вам, а не постоянно вас неправильно понимают. Авторы исследования также опубликовали последующую исследовательскую работу, в которой расширились рамки более широких социальных взаимодействий между роботами, таких как сотрудничество, конфликт, принуждение, конкуренция и обмен..
И хотя мир, в котором роботы могут лучше понимать нас, будет полезен, Барбу сказал, что есть много мест, где социальные навыки для машин сыграют свою роль.
«Например, мы работаем с Исследовательским институтом Toyota, и автономные автомобили на самом деле должны иметь определенное количество социальных навыков, когда вы добираетесь до какого-либо перекрестка», - объяснил Барбу.«В этом сценарии речь идет не только о том, кто имеет [право проезда], но и о социальном взаимодействии между двумя автомобилями».
Тем не менее, Барбу сказал, что, что еще более важно, возможность количественной оценки социальных взаимодействий с помощью этой модели откроет двери для помощи в мониторинге социальных взаимодействий на предмет заболеваний и расстройств, таких как аутизм, депрессия, болезнь Альцгеймера и т. д.
«Такого рода вещи действительно важны в когнитивной науке, потому что социальные взаимодействия недостаточно изучены - они своего рода большой черный ящик», - сказал он. «И возможность их количественной оценки имеет огромное значение».
