Investigadores Desarrollan Marco para Otorgar Habilidades Sociales a los Robots

Los investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) han desarrollado un marco de control para otorgar habilidades sociales a los robots. El marco permite que las máquinas entiendan lo que significa ayudar o obstaculizar a los demás, así como aprender a realizar comportamientos sociales por sí mismas.

Un robot observa a su compañero en un entorno simulado antes de adivinar qué tarea quiere realizar. Luego, ayuda o obstaculiza al otro robot según sus propias metas.

Los investigadores también demostraron que su modelo crea interacciones sociales realistas y predecibles. Cuando se mostraron videos de los robots simulados interactuando entre sí a espectadores humanos, estuvieron de acuerdo con el modelo sobre qué comportamiento social estaba ocurriendo.

Al permitir que los robots exhiban habilidades sociales, podemos lograr interacciones más positivas entre humanos y robots. El nuevo modelo también podría permitir a los científicos medir las interacciones sociales de manera cuantitativa.

Boris Katz es el científico de investigación principal y jefe del Grupo InfoLab en el Laboratorio de Ciencia y Inteligencia Artificial (CSAIL), así como miembro del Centro para Cerebros, Mentes y Máquinas (CBMM).

“Los robots vivirán en nuestro mundo pronto y realmente necesitan aprender a comunicarse con nosotros en términos humanos. Necesitan entender cuándo es el momento de ayudar y cuándo es el momento de ver qué pueden hacer para prevenir que algo suceda. Este es un trabajo muy temprano y apenas estamos rascando la superficie, pero siento que este es el primer intento muy serio de entender qué significa para los humanos y las máquinas interactuar socialmente”, dice Katz.

La investigación también incluyó al coautor principal Ravi Tejwani, asistente de investigación en CSAIL; al coautor principal Yen-Ling Kuo, estudiante de doctorado en CSAIL; a Tianmin Shu, posdoctorado en el Departamento de Ciencias del Cerebro y la Cognición; y al autor senior Andrei Barbu, científico de investigación en CSAIL.

Estudiando las Interacciones Sociales

Los investigadores crearon un entorno simulado donde los robots persiguen metas físicas y sociales mientras navegan por una cuadrícula bidimensional, lo que les permitió estudiar la interacción social.

Los robots se les dieron metas físicas y sociales. Una meta física se relaciona con el entorno, mientras que una meta social podría ser algo como un robot que adivina qué está tratando de hacer otro antes de basar sus propias acciones en esa predicción.

El modelo se utiliza para especificar qué metas físicas tiene un robot, qué metas sociales tiene y cuánto énfasis se debe poner en una sobre la otra. Si el robot completa acciones que lo acercan a su meta, se le recompensa. Si el robot intenta ayudar a su compañero, ajusta su recompensa para que coincida con la del otro. Si el robot intenta obstaculizar al otro, ajusta su recompensa en consecuencia. Un algoritmo decide qué acciones debe tomar el robot y utiliza el sistema de recompensa para guiarlo a realizar metas físicas y sociales.

“Hemos abierto un nuevo marco matemático para modelar la interacción social entre dos agentes. Si eres un robot y quieres ir a la ubicación X, y yo soy otro robot y veo que estás tratando de ir a la ubicación X, puedo cooperar ayudándote a llegar a la ubicación X más rápido. Eso podría significar mover X más cerca de ti, encontrar otro X mejor o tomar cualquier acción que tuvieras que tomar en X. Nuestra formulación permite que el plan descubra el ‘cómo’; especificamos el ‘qué’ en términos de qué significan las interacciones sociales matemáticamente”, dice Tejwani.

Los investigadores utilizan el marco matemático para definir tres tipos de robots. Un robot de nivel 0 solo tiene metas físicas, mientras que un robot de nivel 1 tiene metas físicas y sociales, pero asume que todos los demás solo tienen metas físicas. Esto significa que los robots de nivel 1 toman acciones basadas en las metas físicas de los demás, como ayudar o obstaculizar. Un robot de nivel 2 asume que los demás tienen metas sociales y físicas, y estos robots pueden tomar acciones más sofisticadas.

Probando el Modelo

Los investigadores encontraron que su modelo estuvo de acuerdo con lo que los humanos pensaban sobre las interacciones sociales que estaban ocurriendo en cada cuadro.

“Tenemos un interés a largo plazo, tanto para construir modelos computacionales para robots como para profundizar en los aspectos humanos de esto. Queremos descubrir qué características de estos videos los humanos están utilizando para entender las interacciones sociales. ¿Podemos crear una prueba objetiva para tu capacidad para reconocer interacciones sociales? Tal vez haya una forma de enseñar a las personas a reconocer estas interacciones sociales y mejorar sus habilidades. Estamos lejos de esto, pero incluso solo poder medir las interacciones sociales de manera efectiva es un gran paso adelante”, dice Barbu.

El equipo ahora está trabajando en el desarrollo de un sistema con agentes en 3D en un entorno que permite más tipos de interacciones. También quieren modificar el modelo para incluir entornos donde las acciones pueden fallar, y planean incorporar un planificador de robot basado en redes neuronales en el modelo. Finalmente, buscarán realizar un experimento para recopilar datos sobre las características que los humanos utilizan para determinar si dos robots están interactuando socialmente.