रोबोटों को मानव प्राथमिकताओं की भविष्यवाणी करने के लिए शिक्षित करना, उन्नत सहयोग के लिए

मनुष्यों में दूसरों के लक्ष्य, इच्छाएँ और मान्यताओं को समझने की अनूठी क्षमता होती है, जो क्रियाओं की भविष्यवाणी करने और प्रभावी सहयोग के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। इस कौशल को “थ्योरी ऑफ़ माइंड” कहा जाता है, यह हमारे भीतर स्वाभाविक है लेकिन रोबोटों के लिए अभी भी चुनौतीपूर्ण है। हालांकि, यदि रोबोटों को विनिर्माण और दैनिक जीवन में वास्तव में सहयोगी सहायक बनना है, तो उन्हें भी यह क्षमताएँ सीखनी होंगी।

एक नए पेपर में, जो ACM/IEEE अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन ऑन ह्यूमन-रॉबोट इंटरैक्शन (HRI) में सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार के फ़ाइनलिस्ट था, USC विटरबी के कंप्यूटर विज्ञान शोधकर्ता रोबोटों को असेंबली कार्यों में मानव प्राथमिकताओं की भविष्यवाणी सिखाने का लक्ष्य रखते हैं। इससे रोबोट भविष्य में विभिन्न कार्यों में मदद कर सकेंगे, जैसे उपग्रह बनाना से लेकर मेज़ सजाना तक।

“When working with people, a robot needs to constantly guess what the person will do next,” said lead author Heramb Nemlekar, a USC computer science PhD student supervised by Stefanos Nikolaidis, an assistant professor of computer science. “For example, if the robot thinks the person will need a screwdriver to assemble the next part, it can get the screwdriver ahead of time so that the person does not have to wait. This way the robot can help people finish the assembly much faster.”

मानव क्रियाओं की भविष्यवाणी के लिए एक नया दृष्टिकोण

मानव क्रियाओं की भविष्यवाणी चुनौतीपूर्ण हो सकती है, क्योंकि विभिन्न लोग एक ही कार्य को विभिन्न तरीकों से पूरा करना पसंद करते हैं। वर्तमान तकनीकें लोगों से यह दर्शाने की मांग करती हैं कि वे असेंबली कैसे करना चाहते हैं, जो समय‑साध्य और प्रतिकूल हो सकता है। इस समस्या को हल करने के लिए, शोधकर्ताओं ने पाया कि व्यक्तियों के विभिन्न उत्पादों को असेंबल करने के तरीके में समानताएँ हैं और इस ज्ञान का उपयोग करके प्राथमिकताओं की भविष्यवाणी की।

जटिल कार्य में व्यक्तियों को रोबोट को अपनी प्राथमिकताएँ “दिखाने” की आवश्यकता रखने के बजाय, शोधकर्ताओं ने एक छोटा असेंबली कार्य (जिसे “कैनोनिकल” कार्य कहा गया) बनाया जिसे शीघ्र और आसानी से किया जा सके। फिर रोबोट कैमरा का उपयोग करके मानव को कार्य पूरा करते हुए “देखेगा” और मशीन लर्निंग के माध्यम से उस व्यक्ति की प्राथमिकता को उसके क्रमबद्ध कार्यों के आधार पर सीख लेगा।

एक उपयोगकर्ता अध्ययन में, शोधकर्ताओं की प्रणाली ने लगभग 82% सटीकता के साथ मानव क्रियाओं की भविष्यवाणी की। यह दृष्टिकोण न केवल समय और प्रयास बचाता है बल्कि मनुष्यों और रोबोटों के बीच भरोसा भी बनाता है। यह औद्योगिक सेटिंग्स में लाभकारी हो सकता है, जहाँ कार्यकर्ता बड़े पैमाने पर उत्पाद असेंबल करते हैं, साथ ही विकलांग या सीमित गतिशीलता वाले व्यक्तियों के लिए भी उपयोगी है जिन्हें उत्पाद असेंबल करने में सहायता की आवश्यकता होती है।

उन्नत मानव‑रोबोट सहयोग के भविष्य की ओर

शोधकर्ताओं का लक्ष्य मानव कार्यकर्ताओं को प्रतिस्थापित करना नहीं है, बल्कि मानव‑रोबोट मिश्रित कारखानों में सुरक्षा और उत्पादकता को बढ़ाना है, जहाँ रोबोट गैर‑मूल्यवर्धित या एर्गोनोमिक रूप से चुनौतीपूर्ण कार्यों को करेंगे। भविष्य के शोध में विभिन्न प्रकार के असेंबली कार्यों के लिए स्वचालित रूप से कैनोनिकल कार्यों को डिजाइन करने की विधि विकसित करने और विभिन्न संदर्भों में, जैसे घर में व्यक्तिगत सहायता, छोटे कार्यों से मानव प्राथमिकताओं को सीखने और जटिल कार्यों में क्रियाओं की भविष्यवाणी करने के लाभों का मूल्यांकन करने पर ध्यान दिया जाएगा।

“एक रोबोट जो जल्दी से हमारी प्राथमिकताओं को सीख सके, वह हमें भोजन तैयार करने, फर्नीचर पुनर्व्यवस्थित करने, या घर की मरम्मत करने में मदद कर सकता है, जिससे हमारे दैनिक जीवन पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ेगा,” निकोलायडिस ने कहा।