Les chercheurs développent un cadre pour donner aux robots des compétences sociales

Les chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont développé un cadre de contrôle pour donner aux robots des compétences sociales. Le cadre permet aux machines de comprendre ce que signifie aider ou gêner les autres, ainsi que d’apprendre à effectuer des comportements sociaux de leur propre initiative. 

Un robot observe son compagnon dans un environnement simulé avant de deviner quelle tâche il veut accomplir. Il aide ou gêne ensuite l’autre robot en fonction de ses propres objectifs. 

Les chercheurs ont également démontré que leur modèle crée des interactions sociales réalistes et prévisibles. Lorsque des spectateurs humains ont vu des vidéos de robots simulés interagissant les uns avec les autres, ils étaient d’accord avec le modèle sur le comportement social qui se produisait.

En permettant aux robots d’exhiber des compétences sociales, nous pouvons obtenir des interactions humain-robot plus positives. Le nouveau modèle pourrait également permettre aux scientifiques de mesurer les interactions sociales de manière quantitative. 

Boris Katz est le scientifique de recherche principal et chef du groupe InfoLab au Laboratoire de science et d’intelligence artificielle informatique (CSAIL), ainsi que membre du Centre pour les cerveaux, les esprits et les machines (CBMM). 

“Les robots vivront bientôt dans notre monde et ils ont vraiment besoin d’apprendre à communiquer avec nous en termes humains. Ils ont besoin de comprendre quand il est temps pour eux de nous aider et quand il est temps pour eux de voir ce qu’ils peuvent faire pour empêcher quelque chose de se produire. C’est un travail très précoce et nous venons à peine de gratter la surface, mais je sens que c’est la première tentative très sérieuse pour comprendre ce que signifie l’interaction sociale entre les humains et les machines,” déclare Katz.

La recherche a également inclus les co-auteurs principaux Ravi Tejwani, assistant de recherche au CSAIL ; co-auteur principal Yen-Ling Kuo, étudiant en doctorat au CSAIL ; Tianmin Shu, postdoctorant au Département des sciences du cerveau et de la cognition ; et l’auteur principal Andrei Barbu, scientifique de recherche au CSAIL. 

Étude des interactions sociales

Les chercheurs ont créé un environnement simulé où les robots poursuivent des objectifs physiques et sociaux tout en naviguant dans une grille bidimensionnelle, ce qui leur a permis d’étudier l’interaction sociale.

Les robots ont reçu des objectifs physiques et sociaux. Un objectif physique est lié à l’environnement, tandis qu’un objectif social pourrait être quelque chose comme un robot qui devine ce que l’autre essaie de faire avant de baser ses propres actions sur cette prédiction. 

Le modèle est utilisé pour spécifier quels sont les objectifs physiques d’un robot, quels sont ses objectifs sociaux et combien d’importance doit être accordée à l’un par rapport à l’autre. Si le robot effectue des actions qui le rapprochent de son objectif, il est récompensé. Si le robot essaie d’aider son compagnon, il ajuste sa récompense en conséquence. Si le robot essaie de gêner l’autre, il ajuste sa récompense en conséquence. Un algorithme décide des actions que le robot doit prendre et utilise le système de récompense pour guider l’exécution des objectifs physiques et sociaux.

“Nous avons ouvert un nouveau cadre mathématique pour la modélisation de l’interaction sociale entre deux agents. Si vous êtes un robot et que vous voulez aller à l’emplacement X, et que je suis un autre robot et que je vois que vous essayez d’aller à l’emplacement X, je peux coopérer en vous aidant à aller à l’emplacement X plus rapidement. Cela peut signifier déplacer X plus près de vous, trouver un autre X meilleur ou prendre toute action que vous deviez prendre à X. Notre formulation permet au plan de découvrir le ‘comment’ ; nous spécifions le ‘quoi’ en termes de ce que les interactions sociales signifient mathématiquement,” déclare Tejwani.

Les chercheurs utilisent le cadre mathématique pour définir trois types de robots. Un robot de niveau 0 n’a que des objectifs physiques, tandis qu’un robot de niveau 1 a des objectifs physiques et sociaux, mais suppose que tous les autres n’ont que des objectifs physiques. Cela signifie que les robots de niveau 1 prennent des actions basées sur les objectifs physiques des autres, comme aider ou gêner. Un robot de niveau 2 suppose que les autres ont des objectifs sociaux et physiques, et ces robots peuvent prendre des actions plus sophistiquées. 

Test du modèle

Les chercheurs ont constaté que leur modèle était d’accord avec ce que les humains pensaient des interactions sociales qui se produisaient dans chaque cadre. 

“Nous avons cet intérêt à long terme, à la fois pour construire des modèles de calcul pour les robots, mais également pour creuser plus profondément les aspects humains de cela. Nous voulons découvrir quels sont les éléments de ces vidéos que les humains utilisent pour comprendre les interactions sociales. Existe-t-il un moyen de créer un test objectif pour votre capacité à reconnaître les interactions sociales ? Peut-être y a-t-il un moyen d’enseigner aux gens à reconnaître ces interactions sociales et d’améliorer leurs capacités. Nous sommes loin de cela, mais même être capable de mesurer les interactions sociales de manière efficace est un grand pas en avant,” déclare Barbu.

L’équipe travaille maintenant sur le développement d’un système avec des agents 3D dans un environnement qui permet plus de types d’interactions. Ils veulent également modifier le modèle pour inclure des environnements où les actions peuvent échouer, et ils prévoient d’intégrer un planificateur de robot basé sur un réseau de neurones dans le modèle. Enfin, ils prévoient de réaliser une expérience pour collecter des données sur les fonctionnalités que les humains utilisent pour déterminer si deux robots sont engagés dans une interaction sociale.