Učení robotů předvídat lidské preference pro lepší spolupráci

Lidé mají jedinečnou schopnost rozumět cílům, přáním a přesvědčením ostatních, což je klíčové pro předvídání akcí a efektivní spolupráci. Tato dovednost, známá jako „teorie mysli“, je pro nás vrozená, ale představuje pro roboty výzvu. Pokud mají roboty skutečně sloužit jako spolupracující pomocníci ve výrobě i v každodenním životě, musí se také naučit tyto schopnosti.

V novém článku, který byl finalistou soutěže o nejlepší článek na Mezinárodní konferenci ACM/IEEE o lidsko-robotické interakci (HRI), výzkumníci informatiky z USC Viterbi usilují o to, aby roboty naučili předpovídat lidské preference při montážních úlohách. To umožní, aby roboty jednou pomáhaly v různých činnostech, od stavby satelitů po prostření stolu.

„Když pracuje s lidmi, robot musí neustále hádat, co osoba udělá dál,“ řekl hlavní autor Heramb Nemlekar, doktorand informatiky na USC pod dohledem Stefana Nikolaidise, asistenta profesora informatiky. „Například pokud robot předpokládá, že osoba bude potřebovat šroubovák k sestavení dalšího dílu, může si šroubovák připravit předem, aby osoba nemusela čekat. Tímto způsobem může robot lidem pomoci dokončit montáž mnohem rychleji.“

Nový přístup k předpovídání lidských akcí

Předpovídání lidských akcí může být obtížné, protože různí lidé upřednostňují různé způsoby dokončení stejné úlohy. Současné techniky vyžadují, aby lidé ukázali, jak chtějí montáž provést, což může být časově náročné a kontraproduktivní. Aby tento problém vyřešili, výzkumníci objevili podobnosti v tom, jak jednotlivci sestavují různé produkty, a tuto znalost využili k předpovídání preferencí.

Místo toho, aby bylo nutné, aby jednotlivci „ukázali“ robotovi své preference v komplikované úloze, výzkumníci vytvořili malou montážní úlohu (označovanou jako „kanonická“ úloha), kterou lze rychle a snadno provést. Robot pak „sleduje“ člověka při dokončování úlohy pomocí kamery a využívá strojové učení k naučení preference osoby na základě jejího pořadí akcí v kanonické úloze.

V uživatelské studii dokázal systém výzkumníků předpovídat lidské akce s přibližnou přesností 82 %. Tento přístup nejen šetří čas a úsilí, ale také pomáhá budovat důvěru mezi lidmi a roboty. Může být užitečný v průmyslových podmínkách, kde pracovníci montují produkty ve velkém měřítku, i pro osoby se zdravotním postižením nebo omezenou pohyblivostí, které potřebují pomoc při montáži produktů.

Směrem k budoucnosti rozšířené spolupráce mezi lidmi a roboty

Cílem výzkumníků není nahradit lidské pracovníky, ale zlepšit bezpečnost a produktivitu v hybridních továrnách, kde lidé a roboti spolupracují, tím, že roboti vykonávají činnosti, které nepřinášejí přidanou hodnotu nebo jsou ergonomicky náročné. Budoucí výzkum se zaměří na vývoj metody pro automatické navrhování kanonických úloh pro různé typy montážních úloh a na vyhodnocení výhod učení lidských preferencí z krátkých úloh a předpovídání akcí v komplexních úlohách v různých kontextech, například osobní asistence v domácnostech.

„Robot, který dokáže rychle poznat naše preference, nám může pomoci připravit jídlo, přemístit nábytek nebo provést domácí opravy, což má výrazný dopad na náš každodenní život,“ řekl Nikolaidis.