Connect with us

Robotika

Vědci vytvořili robota, který projevuje základní empatii k robotickému partnerovi

mm

Nedávná studie se podařilo vybavit robota základní formou empatie, umožňující robotovi předpovídat cíle a akce jeho robotického partnera.

Tým inženýrů z Kolumbijské univerzity, School of Engineering and Applied Science, navrhl robota, který může úspěšně předpovídat akce a cíle partnera robota na základě několika snímků videa. Inženýři tvrdí, že robot a jeho umělá inteligence projevují primitivní formu empatie a že budoucí výzkum v této oblasti by mohl pomoci robotům získat “teorii mysli”.

Nedávná studie byla vedená profesorem Hod Lipsonem z Creative Machines Lab na Kolumbijské univerzitě. Výzkum provedený Lipsonem a jeho týmem je jen část širšího akademického úsilí, aby roboti mohli pochopit a předpovídat cíle jiných robotů a potenciálně i lidí. Tato předpověď musí být provedena entirely prostřednictvím analýzy dat shromážděných senzory, primárně vizuálními daty.

Robot pozorující robota

Tým výzkumníků postavil robota, který funguje v prostoru o velikosti přibližně 6 čtverečních stop. Robot byl naprogramován, aby hledal zelené kruhy a pohyboval se směrem k nim, ale ne všechny zelené kruhy v prostoru byly viditelné pro robota. Některé cílové zelené kruhy byly snadno viditelné z počáteční pozice robota, ale jiné kruhy byly skryty za velkou kartonovou krabicí.

Druhý robot byl naprogramován, aby pozoroval prvního robota, sledoval robota v prostoru po dobu přibližně dvou hodin. Po pozorování partnera robota, pozorovací robot byl schopen předpovídat cíle a cesty partnera většinu času. Pozorovací robot byl schopen správně předpovídat cestu, po které se pohyboval druhý robot, s přesností 98%, i když pozorovací robot nevěděl o neschopnosti explorujícího robota vidět za krabicí.

Jeden z hlavních autorů studie, Boyuan Chen, vysvětlil prostřednictvím ScienceDaily, že výsledky studie demonstrují schopnost robotů interpretovat svět z perspektivy jiného robota.

“Schopnost pozorovatele vložit se do boty svého partnera, tak říkajíc, a pochopit, bez vedení, zda jeho partner může nebo nemůže vidět zelený kruh ze své pozice, je možná primitivní forma empatie,” vysvětlil Chen.

Výzkumný tým očekával, že pozorovací robot bude schopen předpovídat krátkodobé akce explorujícího robota, ale co našli, bylo, že pozorovací robot nebyl schopen předpovídat pouze krátkodobé akce, ale spíše mohl přesně předpovídat dlouhodobější akce na základě několika snímků videa.

“Teorie mysli”

Zjevně, chování explorujícího robota je jednodušší než mnoho akcí prováděných lidmi, a proto předpověď cílů a chování lidí je poměrně daleko. Nicméně, výzkumníci tvrdí, že co je společné mezi předpovědí akcí člověka a akcí robota, je použití “Teorie mysli”. Psychologický výzkum naznačuje, že lidé začínají rozvíjet teorii mysli kolem věku tří let. Teorie mysli je nezbytná pro spolupráci, empatii a klam. Výzkumný tým doufá, že další výzkum technologie, která pohání interakce mezi jejich roboty, pomůže vědcům vyvinout ještě sofistikovanější roboty.

Jak je zmíněno, zatímco empatie je obvykle označována jako pozitivní vlastnost, která umožňuje spolupráci, je také vyžadována pro negativní akce, jako je klam. Aby někdo úspěšně oklamal, musí pochopit jeho touhy a záměry. To otevírá některé etické otázky, jako je, co brání robotům v tom, aby byli použiti špatnými aktéry k manipulaci a vydírání lidí?

Zatímco pozorovací robot byl trénován výhradně na obrazových datech, Lipson věří, že v zásadě podobný prediktivní systém mohl být navržen na základě lidského jazyka, s tím, že lidé často představují věci ve svém vědomí, myslí vizuálně.

Úsilí kolumbijského výzkumného týmu je součástí širšího úsilí, aby se umělá inteligence vybavila teorií mysli a empatií. Euan Matthews, ředitel AI a inovací ve společnosti Contact Engine, nedávno argumentoval, že aby se AI staly více empatickými, musí být schopny zvažovat多意圖, ne pouze jednu. Lidé často mají多意圖, někdy konfliktní touhy a pocity o tématu, a AI musí být flexibilnější při řešení lidské intencionality.

Blogger a programátor se specializací na Machine Learning a Deep Learning témata. Daniel doufá, že pomůže ostatním využít sílu AI pro sociální dobro.