नई वेव टेक्नोलॉजी एंड्रॉइड की भावनाओं को अधिक प्राकृतिक बनाती है

जिन लोगों ने एक एंड्रॉइड के साथ बातचीत की है जो बहुत ही मानवीय दिखता है, उनमें से कई बताते हैं कि यह “अनुभव” करता है। यह घटना केवल उपस्थिति से परे है – यह भावनाओं को व्यक्त करने और स्थिर भावनात्मक स्थितियों को बनाए रखने में रोबोटों की क्षमता में गहराई से जड़ा हुआ है। या अन्य शब्दों में, उनकी मानव-जैसी क्षमताओं की कमी है।

आधुनिक एंड्रॉइड व्यक्तिगत चेहरे की अभिव्यक्तियों को स्वाभाविक रूप से दोहरा सकते हैं, लेकिन चुनौती प्राकृतिक संक्रमण और भावनात्मक स्थिरता बनाए रखने में है। पारंपरिक प्रणालियां पूर्व-प्रोग्राम की गई अभिव्यक्तियों पर बहुत अधिक निर्भर करती हैं, जो एक पुस्तक के पृष्ठों के माध्यम से फ्लिपिंग के समान है, एक भावना से दूसरी भावना में प्राकृतिक रूप से प्रवाहित होने के बजाय। यह कठोर दृष्टिकोण अक्सर हमें जो दिखाई देता है और जो हम वास्तविक भावनात्मक अभिव्यक्ति के रूप में अनुभव करते हैं उसमें एक डिस्कनेक्ट बनाता है।

सीमाएं विशेष रूप से लंबे समय तक बातचीत के दौरान स्पष्ट हो जाती हैं। एक एंड्रॉइड एक पल में सही ढंग से मुस्करा सकता है, लेकिन अगली अभिव्यक्ति में प्राकृतिक रूप से संक्रमण करने में संघर्ष कर सकता है, जिससे एक झटकेदार अनुभव होता है जो हमें यह याद दिलाता है कि हम एक मशीन के साथ बातचीत कर रहे हैं, न कि वास्तविक भावनाओं वाले एक जीव के साथ।

वेव-आधारित समाधान

यह वह जगह है जहां ओसाका विश्वविद्यालय से कुछ नई और महत्वपूर्ण अनुसंधान आता है। वैज्ञानिकों ने एक नवाचारी दृष्टिकोण विकसित किया है जो मूल रूप से एंड्रॉइड्स को भावनाएं व्यक्त करने के तरीके को पुनः कल्पना करता है। चेहरे की अभिव्यक्तियों को अलग-अलग क्रियाओं के रूप में मानने के बजाय, यह नई प्रौद्योगिकी उन्हें चेहरे पर प्राकृतिक रूप से प्रवाहित होने वाली गति की लहरों के रूप में देखती है।

जैसे कई साजों का संयोजन एक सिम्फनी बनाता है, यह प्रणाली विभिन्न चेहरे की गतिविधियों – सूक्ष्म सांस लेने के पैटर्न से लेकर आंखों की झपक – को एक संगीतमय पूरे में जोड़ती है। प्रत्येक गति को एक लहर के रूप में दर्शाया जाता है जिसे वास्तविक समय में संशोधित किया जा सकता है और दूसरों के साथ जोड़ा जा सकता है।

जो इस दृष्टिकोण को नवाचारी बनाता है वह इसका गतिशील स्वभाव है। पूर्व-रिकॉर्ड की गई क्रमों पर निर्भर रहने के बजाय, प्रणाली जैविक रूप से अभिव्यक्तियों को उत्पन्न करती है bằng इन विभिन्न गति लहरों को ओवरले करके। यह एक अधिक तरल और प्राकृतिक दिखने वाला बनाता है, जो अक्सर प्राकृतिक भावनात्मक अभिव्यक्ति के भ्रम को तोड़ने वाले रोबोटिक संक्रमण को समाप्त करता है।

तकनीकी नवाचार शोधकर्ताओं द्वारा “लहरफॉर्म मॉड्यूलेशन” कहे जाने वाले में निहित है। यह एंड्रॉइड की आंतरिक स्थिति को सीधे प्रभावित करने की अनुमति देता है कि ये अभिव्यक्ति लहरें कैसे प्रकट होती हैं, एक अधिक वास्तविक कनेक्शन बनाती हैं रोबोट की प्रोग्राम की गई भावनात्मक स्थिति और इसकी भौतिक अभिव्यक्ति के बीच।

छवि क्रेडिट: हिसाशी इशिहारा

वास्तविक समय भावनात्मक बुद्धिमत्ता

कल्पना कीजिए कि एक रोबोट को यह व्यक्त करने की कोशिश कर रहा है कि वह थका हुआ हो रहा है। यह केवल पलकें झपकाने के बारे में नहीं है – यह कई सूक्ष्म आंदोलनों के समन्वय के बारे में भी है जिन्हें मानव अनजाने में नींद के संकेत के रूप में पहचानते हैं। यह नई प्रणाली इस जटिल चुनौती का सामना एक अद्भुत दृष्टिकोण के माध्यम से करती है जो आंदोलन समन्वय के लिए है।

गतिशील अभिव्यक्ति क्षमताएं

प्रौद्योगिकी नौ मूलभूत प्रकार की समन्वित आंदोलनों का समन्वय करती है जिन्हें हम आमतौर पर विभिन्न उत्तेजना राज्यों से जोड़ते हैं: सांस लेना, स्वतःस्फूर्त पलक झपकाना, आंखों की गति, सिर हिलाना, सिर हिलाना, चूसने का प्रतिबिंब, पेंडुलर निस्टागमस (लयबद्ध आंखों की गति), सिर की ओर झुकना और जुकाम।

इनमें से प्रत्येक आंदोलन को शोधकर्ताओं द्वारा “क्षय लहर” के रूप में नियंत्रित किया जाता है – एक गणितीय पैटर्न जो समय के साथ आंदोलन के खेलने का निर्धारण करता है। ये लहरें यादृच्छिक नहीं हैं; वे पांच मुख्य पैरामीटर का उपयोग करके सावधानी से समायोजित की जाती हैं:

• परिमाण: आंदोलन की अभिव्यक्ति को नियंत्रित करता है
• निरोधक अनुपात: आंदोलन के निपटान को प्रभावित करता है
• तरंग दैर्ध्य: आंदोलन के समय का निर्धारण करता है
• दोलन केंद्र: आंदोलन की तटस्थ स्थिति निर्धारित करता है
• पुन: सक्रियण अवधि: आंदोलन की आवृत्ति को नियंत्रित करता है

आंतरिक स्थिति प्रतिबिंब

जो इस प्रणाली को अलग बनाता है वह यह है कि यह इन आंदोलनों को रोबोट की आंतरिक उत्तेजना स्थिति से कैसे जोड़ता है। जब प्रणाली उच्च उत्तेजना स्थिति (उत्साह) का संकेत देती है, तो कertain लहर पैरामीटर स्वचालित रूप से समायोजित होते हैं – उदाहरण के लिए, सांस लेने की गति अधिक बार और प्रमुख हो जाती है। एक निम्न उत्तेजना स्थिति (नींद) में, आप धीमी और अधिक प्रमुख जुकाम और कभी-कभी सिर हिलाने की गति देख सकते हैं।

प्रणाली “कालिक प्रबंधन” और “मुद्रा प्रबंधन” मॉड्यूल के माध्यम से यह हासिल करती है। कालिक मॉड्यूल यह नियंत्रित करता है कि आंदोलन कब होते हैं, जबकि मुद्रा मॉड्यूल यह सुनिश्चित करता है कि सभी चेहरे के घटक प्राकृतिक रूप से एक साथ काम करते हैं।

हिसाशी इशिहारा इस शोध के प्रमुख लेखक हैं और ओसाका विश्वविद्यालय के यांत्रिक अभियांत्रिकी विभाग में संबद्ध प्रोफेसर हैं।

“सुपरफिशियल आंदोलनों को बनाने के बजाय,” इशिहारा बताते हैं, “एक प्रणाली के आगे विकास जिसमें आंतरिक भावनाएं हर विवरण में परिलक्षित होती हैं एंड्रॉइड्स के निर्माण का कारण बन सकती हैं जिन्हें एक दिल वाला माना जाता है।”

एक बाल एंड्रॉइड रोबोट पर नींद का मूड व्यक्त करना (छवि क्रेडिट: हिसाशी इशिहारा)

संक्रमण में सुधार

पारंपरिक प्रणालियों के विपरीत जो पूर्व-रिकॉर्ड की गई अभिव्यक्तियों के बीच स्विच करती हैं, यह दृष्टिकोण इन लहर पैरामीटरों को लगातार समायोजित करके चिकनी संक्रमण बनाता है। आंदोलनों को एक जटिल नेटवर्क के माध्यम से समन्वित किया जाता है जो यह सुनिश्चित करता है कि चेहरे की क्रियाएं प्राकृतिक रूप से एक साथ काम करती हैं – जैसे कि मानव की चेहरे की गतिविधियां अनजाने में समन्वित होती हैं।

शोध दल ने प्रयोगात्मक स्थितियों के माध्यम से यह प्रदर्शित किया कि प्रणाली विभिन्न उत्तेजना स्तरों को प्रभावी ढंग से व्यक्त कर सकती है जबकि प्राकृतिक दिखने वाले अभिव्यक्तियों को बनाए रखती है।

भविष्य के निहितार्थ

इस लहर-आधारित भावनात्मक अभिव्यक्ति प्रणाली का विकास मानव-रोबोट परस्पर क्रिया के लिए आकर्षक संभावनाएं खोलता है, और भविष्य में निहित एआई जैसी प्रौद्योगिकी के साथ जोड़ा जा सकता है। जबकि वर्तमान एंड्रॉइड अक्सर लंबे समय तक बातचीत के दौरान असहजता पैदा करते हैं, यह प्रौद्योगिकी अजनबी घाटी को पाटने में मदद कर सकती है – वह असहज स्थान जहां रोबोट लगभग, लेकिन पूरी तरह से मानव नहीं दिखते हैं।

मुख्य突破 वास्तविक-महसूस भावनात्मक उपस्थिति के निर्माण में है। आंतरिक स्थितियों के साथ संगत, तरल और संदर्भ-उपयुक्त अभिव्यक्तियों को उत्पन्न करके, एंड्रॉइड्स भावनात्मक बुद्धिमत्ता और मानव संबंधों की आवश्यकता वाली भूमिकाओं में अधिक प्रभावी हो सकते हैं।

कोइची ओसुका इस शोध के वरिष्ठ लेखक हैं और ओसाका विश्वविद्यालय के यांत्रिक अभियांत्रिकी विभाग में प्रोफेसर हैं।

जैसा कि ओसुका बताते हैं, यह प्रौद्योगिकी “मानवों और रोबोटों के बीच भावनात्मक संचार को बहुत समृद्ध बना सकती है।” कल्पना कीजिए कि स्वास्थ्य साथी जो उचित चिंता व्यक्त कर सकते हैं, शैक्षिक रोबोट जो उत्साह दिखा सकते हैं, या सेवा रोबोट जो वास्तविक ध्यान देने वाले लगते हैं।

शोध विशेष रूप से विभिन्न उत्तेजना स्तरों को व्यक्त करने में आशाजनक परिणाम दिखाता है – उच्च-ऊर्जा उत्साह से लेकर निम्न-ऊर्जा नींद तक। यह क्षमता उन परिदृश्यों में महत्वपूर्ण हो सकती है जहां रोबोटों को:

• लंबे समय तक बातचीत के दौरान सतर्कता स्तर व्यक्त करना
• चिकित्सीय सेटिंग्स में उपयुक्त ऊर्जा स्तर व्यक्त करना
• सामाजिक संदर्भ के अनुसार अपनी भावनात्मक स्थिति का मिलान करना
• लंबी बातचीत के दौरान भावनात्मक स्थिरता बनाए रखना

प्रणाली की स्थितियों के बीच संक्रमण उत्पन्न करने की क्षमता इसे मानव-रोबोट परस्पर क्रिया के लिए विशेष रूप से मूल्यवान बनाती है जिसमें स्थायी बातचीत की आवश्यकता होती है।

भावनात्मक अभिव्यक्ति को एक तरल, लहर-आधारित घटना के रूप में मानने के बजाय पूर्व-प्रोग्राम की गई स्थितियों की एक श्रृंखला के रूप में, यह प्रौद्योगिकी मानवों के साथ भावनात्मक रूप से अर्थपूर्ण तरीके से जुड़ने में सक्षम रोबोट बनाने के लिए कई नई संभावनाएं खोलती है। शोध दल के अगले चरण प्रणाली की भावनात्मक श्रृंखला का विस्तार करने और इसकी क्षमता को और परिष्कृत करने पर केंद्रित होंगे कि यह सूक्ष्म भावनात्मक स्थितियों को व्यक्त कर सकता है, जो यह प्रभावित करेगा कि हम अपने दैनिक जीवन में एंड्रॉइड्स के बारे में कैसे सोचते हैं और उनके साथ बातचीत करते हैं।