Pesquisadores Desenvolvem Estrutura para Dar Habilidades Sociais a Robôs

Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) desenvolveram uma estrutura de controle para dar habilidades sociais a robôs. A estrutura permite que as máquinas entendam o que significa ajudar ou impedir umas às outras, bem como aprender a realizar comportamentos sociais por conta própria.

Um robô observa seu companheiro em um ambiente simulado antes de adivinhar qual tarefa ele deseja realizar. Em seguida, ajuda ou impede o outro robô com base em seus próprios objetivos.

Os pesquisadores também demonstraram que seu modelo cria interações sociais realistas e previsíveis. Quando espectadores humanos foram mostrados vídeos dos robôs simulados interagindo uns com os outros, eles concordaram com o modelo sobre qual comportamento social estava ocorrendo.

Ao permitir que os robôs exibam habilidades sociais, podemos alcançar interações mais positivas entre humanos e robôs. O novo modelo também pode permitir que os cientistas meçam interações sociais de forma quantitativa.

Boris Katz é o cientista de pesquisa principal e chefe do Grupo InfoLab no Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL), bem como membro do Centro para Cérebros, Mentes e Máquinas (CBMM).

“Os robôs viverão em nosso mundo em breve e eles realmente precisam aprender a se comunicar conosco em termos humanos. Eles precisam entender quando é hora de ajudar e quando é hora de ver o que podem fazer para evitar que algo aconteça. Este é um trabalho muito inicial e estamos apenas começando a arranhar a superfície, mas sinto que este é o primeiro esforço sério para entender o que significa para humanos e máquinas interagirem socialmente”, diz Katz.

A pesquisa também incluiu o coautor principal Ravi Tejwani, um assistente de pesquisa no CSAIL; coautor principal Yen-Ling Kuo, um estudante de doutorado no CSAIL; Tianmin Shu, um pós-doutorado no Departamento de Cérebro e Ciências Cognitivas; e autor sênior Andrei Barbu, um cientista de pesquisa no CSAIL.

Estudando Interações Sociais

Os pesquisadores criaram um ambiente simulado onde os robôs perseguem objetivos físicos e sociais enquanto navegam em uma grade bidimensional, o que permitiu que a equipe estudasse a interação social.

Os robôs receberam objetivos físicos e sociais. Um objetivo físico está relacionado ao ambiente, enquanto um objetivo social pode ser algo como um robô adivinhando o que outro está tentando fazer antes de basear suas ações nessa previsão.

O modelo é usado para especificar quais são os objetivos físicos de um robô, quais são seus objetivos sociais e quanto ênfase deve ser dada a um sobre o outro. Se o robô completa ações que o aproximam de seu objetivo, ele é recompensado. Se o robô tenta ajudar seu companheiro, ele ajusta sua recompensa para corresponder à do outro. Se o robô está tentando impedir o outro, ele ajusta sua recompensa de acordo. Um algoritmo decide quais ações um robô deve tomar e usa o sistema de recompensa para orientá-lo a realizar objetivos físicos e sociais.

“Abriu-se um novo quadro matemático para modelar a interação social entre dois agentes. Se você é um robô e deseja ir para a localização X, e eu sou outro robô e vejo que você está tentando ir para a localização X, posso cooperar ajudando você a chegar à localização X mais rapidamente. Isso pode significar mover X mais próximo de você, encontrar outro X melhor ou tomar qualquer ação que você precisava tomar em X. Nossa formulação permite que o plano descubra o ‘como’; especificamos o ‘o que’ em termos do que as interações sociais significam matematicamente”, diz Tejwani.

Os pesquisadores usam o quadro matemático para definir três tipos de robôs. Um robô de nível 0 tem apenas objetivos físicos, enquanto um robô de nível 1 tem objetivos físicos e sociais, mas assume que todos os outros têm apenas objetivos físicos. Isso significa que os robôs de nível 1 tomam ações com base nos objetivos físicos dos outros, como ajudar ou impedir. Um robô de nível 2 assume que os outros têm objetivos sociais e físicos e esses robôs podem tomar ações mais sofisticadas.

Testando o Modelo

Os pesquisadores descobriram que seu modelo concordava com o que os humanos pensavam sobre as interações sociais que estavam ocorrendo em cada quadro.

“Temos um interesse de longo prazo, tanto para construir modelos computacionais para robôs quanto para investigar mais profundamente os aspectos humanos disso. Queremos descobrir quais recursos desses vídeos os humanos estão usando para entender interações sociais. Existe uma maneira de criar um teste objetivo para sua capacidade de reconhecer interações sociais? Talvez haja uma maneira de ensinar as pessoas a reconhecer essas interações sociais e melhorar suas habilidades. Estamos longe disso, mas mesmo ser capaz de medir interações sociais de forma eficaz é um grande passo adiante”, diz Barbu.

A equipe agora está trabalhando no desenvolvimento de um sistema com agentes 3D em um ambiente que permite mais tipos de interações. Eles também querem modificar o modelo para incluir ambientes onde as ações podem falhar e planejam incorporar um planejador de robô baseado em rede neural no modelo. Por fim, eles buscarão realizar um experimento para coletar dados sobre os recursos que os humanos usam para determinar se dois robôs estão engajados em uma interação social.