باحثون يطورون إطارًا لمنح الروبوتات مهارات اجتماعية

قام باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) بتطوير إطار تحكم لمنح الروبوتات مهارات اجتماعية. يتيح الإطار للأجهزة فهم ما يعنيه مساعدة أو عرقلة بعضها البعض، وكذلك تعلم أداء السلوكيات الاجتماعية بنفسها.

يتمكن روبوت من مشاهدة رفيقه في بيئة محاكاة قبل تخمين المهمة التي يريد إنجازها. ثم يساعد أو يعوق الروبوت الآخر بناءً على أهدافه الخاصة.

أثبت الباحثون أيضًا أن نموذجهم يخلق تفاعلات اجتماعية واقعية ويمكن توقعها. عندما تم عرض مقاطع فيديو للروبوتات المحاكاة على متفرجين بشريين، وافقوا على النموذج بشأن السلوك الاجتماعي الذي كان يحدث.

من خلال تمكين الروبوتات من表现 مهارات اجتماعية، يمكننا تحقيق تفاعلات إيجابية أكثر بين البشر والروبوتات. يمكن أن يتيح النموذج الجديد أيضًا للعلماء قياس التفاعلات الاجتماعية كميًا.

بوريس كاتز هو عالم أبحاث رئيسي ورئيس مجموعة InfoLab في مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL)، وكذلك عضو في مركز الأدمغة والأعصاب والآلات (CBMM).

“سوف تعيش الروبوتات في عالمنا قريباً وهم بحاجة حقيقية إلى تعلم كيفية التواصل معنا باللغة البشرية. họ بحاجة إلى فهم متى يجب أن يساعدوا ومتى يجب أن يروا ما يمكنهم فعله لمنع حدوث شيء ما. هذا عمل مبكر جداً ونحن نكاد نبدأ في فهم ما يعنيه التفاعل الاجتماعي بين البشر والآلات،” يقول كاتز.

البحثشمل أيضًا المؤلف المشارك رافي تيواني، مساعد أبحاث في CSAIL؛ والمؤلف المشارك ين-لينغ كو، طالب دكتوراه في CSAIL؛ وتيانمين شو، باحث ما بعد الدكتوراه في قسم العلوم العصبية والسلوكية؛ والمؤلف الرئيسي أندريه باربو، عالم أبحاث في CSAIL.

دراسة التفاعلات الاجتماعية

أنشأ الباحثون بيئة محاكاة حيث تسعى الروبوتات لتحقيق أهداف فيزيائية وsociale أثناء التنقل في شبكة ثنائية الأبعاد، مما مكن الفريق من دراسة التفاعل الاجتماعي.

تم تزويد الروبوتات بأهداف فيزيائية وsociale. الهدف الفيزيائي يتعلق بالبيئة، بينما يمكن أن يكون الهدف الاجتماعي مثل تخمين روبوت ما يحاول روبوت آخر القيام به قبل أن يعتمد على هذا التخمين.

يستخدم النموذج لتحديد أهداف الروبوت الفيزيائية، وأهدافه الاجتماعية، وكيفية التأكيد على أحدهما أكثر من الآخر. إذا قام الروبوت بactions يجعله أقرب إلى هدفه، فإنه يتم مكافأته. إذا حاول الروبوت مساعدة رفيقه، فإنه يعدل مكافأته لتناسب مكافأة الآخر. إذا حاول الروبوت عرقلة الآخر، فإنه يعدل مكافأته وفقًا لذلك. تقرر خوارزمية ما الإجراءات التي يجب على الروبوت اتخاذها، ويتخذها باستخدام نظام المكافأة لتحقيق الأهداف الفيزيائية والاجتماعية.

“لقد فتحنا إطارًا رياضيًا جديدًا لنمذجة التفاعل الاجتماعي بين两个 جهاز. إذا كنت روبوتًا، وأردت الذهاب إلى موقع X، وأنا روبوت آخر وأرى أنك تحاول الذهاب إلى موقع X، يمكنني التعاون من خلال مساعدتك في الوصول إلى موقع X بشكل أسرع. قد يعني ذلك تحريك X أقرب إليك، أو العثور على موقع X أفضل، أو اتخاذ الإجراء الذي يجب اتخاذه في X. تسمح صياغتنا لخطة اكتشاف “كيف”؛ نحن نحدد “ما” من حيث ما تعنيه التفاعلات الاجتماعية رياضيًا،” يقول تيواني.

يستخدم الباحثون الإطار الرياضي لتحديد ثلاثة أنواع من الروبوتات. روبوت من المستوى 0 له أهداف فيزيائية فقط، بينما روبوت من المستوى 1 له أهداف فيزيائية وsociale، ولكنه يفترض أن الآخرين لديهم فقط أهداف فيزيائية. هذا يعني أن روبوتات المستوى 1 يتخذون إجراءات بناءً على أهداف الآخرين الفيزيائية، مثل المساعدة أو العرقلة. روبوت من المستوى 2 يفترض أن الآخرين لديهم أهداف فيزيائية وsociale، ويمكن أن يتخذ إجراءات أكثر تعقيدًا.

اختبار النموذج

وجد الباحثون أن نموذجهم يتفق مع ما يعتقده البشر حول التفاعلات الاجتماعية التي تحدث في كل إطار.

“لدينا اهتمام طويل الأمد، ليس فقط بناء نماذج حسابية للروبوتات، ولكن أيضًا لتحقيق فهم أعمق للجوانب البشرية. نحن نريد معرفة ما الميزات التي يستخدمها البشر لتحديد التفاعلات الاجتماعية. هل يمكننا إنشاء اختبار موضوعي لتقدير khảية التعرف على التفاعلات الاجتماعية؟ ربما هناك طريقة لتعليم الناس التعرف على هذه التفاعلات وتحسين قدراتهم. نحن بعيدون عن ذلك، ولكن حتى مجرد القدرة على قياس التفاعلات الاجتماعية بشكل فعال هو خطوة كبيرة إلى الأمام،” يقول باربو.

الآن يعمل الفريق على تطوير نظام مع وكلاء ثلاثي الأبعاد في بيئة تتيح أنواعًا مختلفة من التفاعلات. كما يريدون تعديل النموذج ليشمل البيئات التي يمكن أن تفشل فيها الإجراءات، ويخططون لدمج مخطط روبوت قائم على الشبكات العصبية في النموذج. أخيرًا، سيقومون بتشغيل تجربة لجمع بيانات حول الميزات التي يستخدمها البشر لتحديد ما إذا كان روبوتان يتفاعلان في تفاعل اجتماعي.