تعليم الروبوتات توقع تفضيلات البشر لتعزيز التعاون

يمتلك البشر القدرة الفريدة على فهم أهداف ورغبات ومعتقدات الآخرين، وهو أمر حاسم لتوقع الأفعال والتعاون بفعالية. تُعرف هذه المهارة بـ«نظرية العقل»، وهي فطرية لدينا ولكنها لا تزال تمثل تحديًا للروبوتات. ومع ذلك، إذا كان من المقرر أن تصبح الروبوتات مساعدين متعاونين حقًا في التصنيع والحياة اليومية، فلابد لها من تعلم هذه القدرات أيضًا.

في ورقة جديدة، والتي كانت من المتأهلين لجائزة أفضل ورقة في مؤتمر ACM/IEEE الدولي للتفاعل بين الإنسان والروبوت (HRI)، يسعى باحثو علوم الحاسوب من جامعة جنوب كاليفورنيا (USC) في معهد فيتربي إلى تعليم الروبوتات توقع تفضيلات البشر في مهام التجميع. سيسمح ذلك للروبوتات في يوم من الأيام بالمساعدة في مهام متنوعة، من بناء الأقمار الصناعية إلى إعداد المائدة.

“When working with people, a robot needs to constantly guess what the person will do next,” said lead author Heramb Nemlekar, a USC computer science PhD student supervised by Stefanos Nikolaidis, an assistant professor of computer science. “For example, if the robot thinks the person will need a screwdriver to assemble the next part, it can get the screwdriver ahead of time so that the person does not have to wait. This way the robot can help people finish the assembly much faster.”

نهج جديد لتوقع أفعال البشر

Predicting human actions can be challenging, as different people prefer to complete the same task in various ways. Current techniques require people to demonstrate how they would like to perform the assembly, which can be time-consuming and counterproductive. To address this issue, the researchers discovered similarities in how individuals assemble different products and used this knowledge to predict preferences.

بدلاً من إجبار الأفراد على «إظهار» تفضيلاتهم للروبوت في مهمة معقدة، أنشأ الباحثون مهمة تجميع صغيرة (تُسمى «مهمة قياسية») يمكن تنفيذها بسرعة وسهولة. ثم يقوم الروبوت بـ«مراقبة» الإنسان وهو يُكمل المهمة باستخدام كاميرا، ويستفيد من التعلم الآلي لتعلم تفضيل الشخص بناءً على تسلسل أفعاله في المهمة القياسية.

في دراسة للمستخدمين، استطاع نظام الباحثين توقع أفعال البشر بدقة تقارب 82٪. لا يوفر هذا النهج الوقت والجهد فحسب، بل يساعد أيضًا على بناء الثقة بين البشر والروبوتات. يمكن أن يكون مفيدًا في البيئات الصناعية، حيث يقوم العمال بتجميع المنتجات على نطاق واسع، وكذلك للأشخاص ذوي الإعاقات أو محدودية الحركة الذين يحتاجون إلى مساعدة في تجميع المنتجات.

نحو مستقبل من التعاون المعزز بين الإنسان والروبوت

The researchers’ goal is not to replace human workers but to improve safety and productivity in human-robot hybrid factories by having robots perform non-value-added or ergonomically challenging tasks. Future research will focus on developing a method to automatically design canonical tasks for different types of assembly tasks and evaluating the benefits of learning human preferences from short tasks and predicting actions in complex tasks in various contexts, such as personal assistance in homes.

“A robot that can quickly learn our preferences can help us prepare a meal, rearrange furniture, or do house repairs, having a significant impact on our daily lives,” said Nikolaidis.