Истражувачите развиваат рамка за да им дадат социјални вештини на роботите

Истражувачите од Технолошкиот институт во Масачусетс (МИТ) развија контролна рамка за да им дадат на роботите социјални вештини. Рамката им овозможува на машините да разберат што значи да си помагате или попречувате еден на друг, како и да научат сами да вршат социјални однесувања. 

Роботот го гледа својот придружник во симулирана средина пред да погоди која задача сака да ја исполни. Потоа му помага или го попречува другиот робот врз основа на сопствените цели. 

Истражувачите, исто така, покажаа дека нивниот модел создава реални и предвидливи социјални интеракции. Кога на човечките гледачи им беа прикажани видеа од симулираните роботи во интеракција еден со друг, тие се согласија со моделот за кој социјално однесување се случува.

Со овозможување на роботите да покажат социјални вештини, можеме да постигнеме попозитивни интеракции меѓу човекот и роботот. Новиот модел, исто така, може да им овозможи на научниците квантитативно да ги мерат социјалните интеракции. 

Борис Кац е главен истражувачки научник и раководител на групата InfoLab во Лабораторијата за компјутерски науки и вештачка интелигенција (CSAIL), како и член на Центарот за мозоци, умови и машини (CBMM). 

„Роботите наскоро ќе живеат во нашиот свет и тие навистина треба да научат како да комуницираат со нас на човечки услови. Тие треба да разберат кога е време да помогнат и кога е време да видат што можат да направат за да спречат нешто да се случи. Ова е многу рана работа и едвај ја чешаме површината, но чувствувам дека ова е првиот многу сериозен обид да се разбере што значи за луѓето и машините да комуницираат социјално“, вели Кац.

на истражување го вклучи и ко-водителот на авторот Рави Тејвани, истражувачки асистент во CSAIL; ко-водечкиот автор Јен-Линг Куо, докторант на CSAIL; Тианмин Шу, постдоктор на Катедрата за мозок и когнитивни науки; и постар автор Андреј Барбу, истражувачки научник во CSAIL. 

Проучување на социјалните интеракции

Истражувачите создадоа симулирана средина каде роботите ги извршуваат физичките и социјалните цели додека се движат околу дводимензионална мрежа, што му овозможи на тимот да ја проучува социјалната интеракција.

На роботите им беа дадени физички и социјални цели. Физичката цел е поврзана со околината, додека општествената цел може да биде нешто како робот кој погодува што другиот се обидува да направи пред да ги заснова своите постапки на тоа предвидување. 

Моделот се користи за да се специфицираат кои се физичките цели на роботот, кои се неговите општествени цели и колку акцент треба да се стави на едното над другото. Ако роботот заврши дејствија што го приближуваат до неговата цел, тој е награден. Ако роботот се обиде да му помогне на својот придружник, тој ја прилагодува својата награда за да одговара на онаа на другиот. Ако роботот се обидува да го попречи другиот, тој соодветно ја прилагодува својата награда. Алгоритам одлучува кои дејствија треба да ги преземе роботот и го користи системот за наградување за да го води да ги исполни физичките и социјалните цели.

„Отворивме нова математичка рамка за тоа како ја моделирате социјалната интеракција помеѓу два агенти. Ако сте робот и сакате да одите на локацијата X, а јас сум друг робот и гледам дека се обидувате да одите на локацијата X, можам да соработувам така што ќе ви помогнам побрзо да стигнете до локацијата X. Тоа може да значи придвижување на X поблиску до вас, наоѓање друг подобар X или преземање каква било акција што треба да ја преземете во X. Нашата формулација му овозможува на планот да открие „како“; го одредуваме „што“ во однос на тоа што математички значат социјалните интеракции“, вели Тејвани.

Истражувачите ја користат математичката рамка за да дефинираат три типа на роботи. Роботот од ниво 0 има само физички цели, додека роботот од ниво 1 има и физички и социјални цели, но претпоставува дека сите други имаат само физички цели. Ова значи дека роботите од ниво 1 преземаат активности врз основа на физичките цели на другите, како што се помагање или попречување. Роботот од ниво 2 претпоставува дека другите имаат социјални и физички цели и овие роботи можат да преземат пософистицирани активности. 

Тестирање на моделот

Истражувачите открија дека нивниот модел се согласува со она што луѓето го мислат за социјалните интеракции што се случуваат во секоја рамка. 

„Го имаме овој долгорочен интерес, и да изградиме пресметковни модели за роботи, но и да копаме подлабоко во човечките аспекти на ова. Сакаме да откриеме кои карактеристики од овие видеа ги користат луѓето за да ги разберат социјалните интеракции. Можеме ли да направиме објективен тест за вашата способност да ги препознавате социјалните интеракции? Можеби постои начин да ги научиме луѓето да ги препознаваат овие социјални интеракции и да ги подобрат своите способности. Ние сме далеку од ова, но дури и самото тоа што може ефективно да ги измериме социјалните интеракции е голем чекор напред“, вели Барбу.

Тимот сега работи на развој на систем со 3D агенти во средина која дозволува повеќе видови на интеракции. Тие, исто така, сакаат да го модифицираат моделот за да вклучи средини каде дејствата може да пропаднат, и планираат да вградат роботски планер базиран на невронска мрежа во моделот. На крајот, тие ќе бараат да извршат експеримент за да соберат податоци за карактеристиките што луѓето ги користат за да утврдат дали двајца роботи се вклучени во социјална интеракција.