연구자들, 로봇에 사회적 기술을 부여하는 프레임워크 개발

매사추세츠 공과대학교(MIT)의 연구자들은 로봇에 사회적 기술을 부여하는 제어 프레임워크를 개발했습니다. 이 프레임워크는 기계가 서로를 도우거나 방해하는 것을 이해하고 사회적 행동을 스스로 학습할 수 있게 합니다.

로봇은 시뮬레이션 환경에서 다른 로봇을 관찰한 후 어떤 작업을 수행하려고 하는지 추측합니다. 그런 다음 로봇은 자신의 목표에 따라 다른 로봇을 도우거나 방해합니다.

연구자들은 또한 자신의 모델이 현실적이고 예측 가능한 사회적 상호작용을 생성한다는 것을 chứng명했습니다. 인간 관찰자들이 로봇의 상호작용을 보여주는 비디오를 볼 때, 그들은 모델과 사회적 행동이 발생하는지에 대해 동의했습니다.

로봇이 사회적 기술을 보유함으로써, 우리는 더 긍정적인 인간-로봇 상호작용을 달성할 수 있습니다. 새로운 모델은 또한 과학자들이 사회적 상호작용을 정량적으로 측정할 수 있도록 할 수 있습니다.

보리스 카츠(Boris Katz)는 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL)의 주요 연구 과학자이자 InfoLab 그룹의 책임자이며, 뇌, 마음, 기계 센터(CBMM)의 회원입니다.

“로봇은 곧 우리의 세계에서 살게 될 것입니다. 그들은 우리와 인간적인 방식으로 의사소통하는 방법을 배워야 합니다. 그들은 도와줄 때와 방해할 때를 알아야 합니다. 이것은 매우 초기의 작업이지만, 우리는 사회적 상호작용의 의미를 이해하는 첫 번째 시도를 하고 있다고 생각합니다,”라고 카츠는 말합니다.

이 연구에는 공동 제1저자 라비 테즈와니(Ravi Tejwani), CSAIL의 연구 보조원; 공동 제1저자 옌링 쿠오(Yen-Ling Kuo), CSAIL의 박사 과정 학생; 티안민 슈(Tianmin Shu), 뇌과학 및 인지과학 부문의 박사 후 연구원; 그리고 공동 저자 안드레이 바르부(Andrei Barbu), CSAIL의 연구 과학자가 참여했습니다.

사회적 상호작용 연구

연구자들은 로봇이 물리적 및 사회적 목표를 추구하는 2차원 격자 환경을 시뮬레이션하여 사회적 상호작용을 연구했습니다.

로봇은 물리적 및 사회적 목표를 부여받았습니다. 물리적 목표는 환경과 관련이 있으며, 사회적 목표는 다른 로봇이 무엇을 하려고 하는지 추측한 후 그 예측에 따라 행동하는 것입니다.

모델은 로봇의 물리적 목표, 사회적 목표, 및 두 목표에 대한 강조를 지정합니다. 로봇이 목표에 가까워지는 행동을 수행하면 보상을 받습니다. 로봇이 다른 로봇을 도우려고 하면, 보상을 조정하여 다른 로봇의 보상과 일치시킵니다. 로봇이 다른 로봇을 방해하려고 하면, 보상을 조정하여 다른 로봇의 보상과 일치시킵니다. 알고리즘이 로봇이 수행해야 하는 행동을 결정하며, 보상 시스템을 사용하여 물리적 및 사회적 목표를 수행하도록 합니다.

“우리는 두 에이전트 사이의 사회적 상호작용을 모델링하는 새로운 수학적 프레임워크를 열었습니다. 로봇이 위치 X로 이동하려고 하는 경우, 다른 로봇이 그것을 본 후 위치 X로 이동하는 것을 도울 수 있습니다. 그것은 위치 X를 더 가까이 이동시키거나, 더 좋은 위치 X를 찾거나, 위치 X에서 수행해야 하는 작업을 수행하는 것을 의미할 수 있습니다. 우리의 공식은 계획이 ‘어떻게’를 발견하도록 허용합니다. 우리는 수학적으로 사회적 상호작용이 무엇을 의미하는지에 대한 ‘무엇’을 지정합니다,”라고 테즈와니는 말합니다.

연구자들은 수학적 프레임워크를 사용하여 세 가지 유형의 로봇을 정의합니다. 레벨 0 로봇은 물리적 목표만 가지고 있으며, 레벨 1 로봇은 물리적 및 사회적 목표를 가지고 있지만 다른 로봇이 물리적 목표만 가지고 있다고 가정합니다. 레벨 1 로봇은 다른 로봇의 물리적 목표에 따라 행동합니다. 레벨 2 로봇은 다른 로봇이 사회적 및 물리적 목표를 가지고 있다고 가정하며, 이러한 로봇은 더 복잡한 행동을 수행할 수 있습니다.

모델 테스트

연구자들은 자신의 모델이 각 프레임에서 발생하는 사회적 상호작용에 대해 인간의 생각과 일치한다는 것을 발견했습니다.

“우리는 로봇을 위한 계산 모델을 구축하고, 인간의 사회적 상호작용을 더 깊이 이해하는 데 관심이 있습니다. 우리는 비디오에서 인간이 사회적 상호작용을 이해하는 데 사용하는 기능을 찾고 싶습니다. 사회적 상호작용을 인식하는 능력을 객관적으로 테스트할 수 있는 방법이 있을까요? 사람들을 교육하여 이러한 사회적 상호작용을 인식하고 능력을 향상시킬 수 있을까요? 우리는 아직 멀리 있지만, 사회적 상호작용을 효과적으로 측정하는 것만으로도 큰 발전입니다,”라고 바르부는 말합니다.

팀은 현재 3D 에이전트가 상호작용할 수 있는 환경을 갖춘 시스템을 개발 중입니다. 또한 모델을 수정하여 행동이 실패할 수 있는 환경을 포함하고, 신경망 기반 로봇 플래너를 모델에 통합할 계획입니다. 마지막으로, 로봇이 사회적 상호작용에 참여하는지 여부를 결정하는 데 사용하는 기능에 대한 데이터를 수집하기 위한 실험을 수행할 것입니다.