นักวิจัยสร้างโรบอทที่แสดงความเห็นอกเห็นใจแบบพื้นฐานต่อหุ่นยนต์หุ้นส่วน

การศึกษาล่าสุดประสบความสำเร็จในการ มอบความเห็นอกเห็นใจในรูปแบบพื้นฐานให้กับหุ่นยนต์ ทำให้หุ่นยนต์สามารถคาดการณ์วัตถุประสงค์และการกระทำของหุ่นยนต์หุ้นส่วนได้

ทีมวิศวกรจากมหาวิทยาลัยโคลัมเบีย สถาบันวิศวกรรมและวิทยาศาสตร์ประยุกต์ ได้ออกแบบหุ่นยนต์ที่สามารถคาดการณ์การกระทำและวัตถุประสงค์ของหุ่นยนต์หุ้นส่วนได้โดยอาศัยวิดีโอเพียงไม่กี่เฟรม นักวิศวกรเหล่านั้นแย้งว่าหุ่นยนต์และ AI ของมันแสดงถึงรูปแบบพื้นฐานของความเห็นอกเห็นใจ และว่าการวิจัยในอนาคตในพื้นที่นี้สามารถช่วยให้หุ่นยนต์มี “ทฤษฎีจิต” ได้

การศึกษาล่าสุดนี้ได้รับการนำโดย Professor Hod Lipson จากห้องปฏิบัติการเครื่องจักรสร้างสรรค์ของ Columbia Engineering การวิจัยที่ดำเนินการโดย Lipson และทีมของเขาเป็นเพียงส่วนหนึ่งของความพยายามทางวิชาการที่กว้างขึ้นเพื่อให้หุ่นยนต์เข้าใจและคาดการณ์วัตถุประสงค์ของหุ่นยนต์อื่น ๆ และอาจเป็นมนุษย์ด้วย การคาดการณ์นี้ต้องทำโดยการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมโดยเซ็นเซอร์ โดยเฉพาะข้อมูลภาพหลัก

หุ่นยนต์ที่สังเกตหุ่นยนต์

ทีมนักวิจัยสร้างหุ่นยนต์ที่ทำงานภายในพื้นที่เล่นประมาณ 6 ตารางฟุต หุ่นยนต์ถูกตั้งโปรแกรมให้ค้นหาวงกลมสีเขียวและเคลื่อนที่ไปหาวงกลมสีเขียวเหล่านั้น แต่ไม่ใช่วงกลมสีเขียวทั้งหมดภายในพื้นที่เล่นที่มองเห็นได้จากหุ่นยนต์ วงกลมสีเขียวบางวงเห็นได้ง่ายจากตำแหน่งเริ่มต้นของหุ่นยนต์ แต่วงกลมสีเขียวบางวงถูกซ่อนอยู่ข้างหลังกล่องกระดาษแข็งขนาดใหญ่

หุ่นยนต์อีกตัวหนึ่งถูกตั้งโปรแกรมให้สังเกตหุ่นยนต์แรก โดยดูหุ่นยนต์ในพื้นที่เล่นเป็นเวลาประมาณสองชั่วโมง หลังจากสังเกตหุ่นยนต์หุ้นส่วนแล้ว หุ่นยนต์ที่สังเกตได้คาดการณ์วัตถุประสงค์และเส้นทางของหุ่นยนต์หุ้นส่วนได้มากที่สุด หุ่นยนต์ที่สังเกตได้คาดการณ์เส้นทางที่หุ่นยนต์อื่นใช้ได้ถูกต้อง 98% แม้ว่าหุ่นยนต์ที่สังเกตจะไม่ทราบถึงความไม่สามารถมองเห็นของหุ่นยนต์ที่สำรวจด้านหลังกล่อง

Boyuan Chen หนึ่งในผู้เขียนหลักของการศึกษานี้ อธิบายผ่าน ScienceDaily ว่าผลการศึกษานี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของหุ่นยนต์ที่จะตีความโลกจากมุมมองของหุ่นยนต์อื่น

“ความสามารถของหุ่นยนต์ที่สังเกตในการสวมบทบาทของหุ่นยนต์หุ้นส่วน และเข้าใจโดยไม่มีการชี้นำว่าหุ่นยนต์หุ้นส่วนสามารถหรือไม่สามารถมองเห็นวงกลมสีเขียวจากมุมมองของมันเอง เป็นรูปแบบพื้นฐานของความเห็นอกเห็นใจ” Chen อธิบาย

ทีมวิจัยคาดหวังว่าหุ่นยนต์ที่สังเกตจะสามารถคาดการณ์การกระทำระยะสั้นของหุ่นยนต์ที่สำรวจได้ แต่สิ่งที่พวกเขาพบคือหุ่นยนต์ที่สังเกตไม่เพียงแต่สามารถคาดการณ์การกระทำระยะสั้นได้ แต่ยังสามารถคาดการณ์การกระทำระยะยาวได้อย่างแม่นยำจากวิดีโอเพียงไม่กี่เฟรม

“ทฤษฎีจิต”

เห็นได้ชัดว่าการกระทำที่แสดงโดยหุ่นยนต์ที่สำรวจเป็นเรื่องง่ายกว่าการกระทำหลายอย่างที่มนุษย์ทำ และดังนั้นการคาดการณ์วัตถุประสงค์และการกระทำของมนุษย์จึงยังอยู่ห่างออกไปอย่างมาก อย่างไรก็ตาม นักวิจัยแย้งว่าสิ่งที่เหมือนกันระหว่างการคาดการณ์การกระทำของมนุษย์และการกระทำของหุ่นยนต์คือการใช้ “ทฤษฎีจิต” การวิจัยทางจิตวิทยาแสดงให้เห็นว่ามนุษย์เริ่มพัฒนาทฤษฎีจิตเมื่ออายุประมาณสามปี ทฤษฎีจิตเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการร่วมมือ ความเห็นอกเห็นใจ และการหลอกลวง ทีมวิจัยหวังว่าการวิจัยเพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนการโต้ตอบระหว่างหุ่นยนต์ของพวกเขาจะช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถพัฒนาหุ่นยนต์ที่ซับซ้อนมากขึ้น

ตามที่กล่าวไว้ ในขณะที่ความเห็นอกเห็นใจมักถูกอ้างถึงว่าเป็นคุณลักษณะที่ดีที่ช่วยให้เกิดการร่วมมือ แต่ก็จำเป็นต้องมีการกระทำที่ไม่ดีเช่นการหลอกลวงด้วย เพื่อที่จะหลอกลวงใครบางคนได้สำเร็จ คุณต้องเข้าใจความต้องการและความตั้งใจของพวกเขา สิ่งนี้ทำให้เกิดคำถามทางจริยธรรม เนื่องจากเมื่อหุ่นยนต์สามารถหลอกลวงมนุษย์ได้แล้ว สิ่งใดจะป้องกันไม่ให้พวกมันถูกใช้โดยผู้กระทำผิดเพื่อหลอกลวงและข่มขู่ผู้คน?

ในขณะที่หุ่นยนต์ที่สังเกตได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลภาพเท่านั้น Lipson เชื่อว่าโดยหลักการแล้ว ระบบคาดการณ์ที่คล้ายกันสามารถถูกออกแบบได้โดยอาศัยภาษามนุษย์ โดยสังเกตว่าคนมักจะจินตนาการสิ่งต่าง ๆ ในใจของตนเอง โดยคิดในเชิงภาพ

ความพยายามของทีมวิจัยโคลัมเบียเป็นส่วนหนึ่งของความพยายามที่กว้างขึ้นเพื่อมอบทฤษฎีจิตและความเห็นอกเห็นใจให้กับ AI Euan Matthews ผู้อำนวยการ AI และนวัตกรรมที่ Contact Engine 最近กล่าวถึง ว่าเพื่อให้ AI มีความเห็นอกเห็นใจมากขึ้น พวกมันจะต้องสามารถพิจารณาเจตนาหลายอย่าง ไม่ใช่แค่เจตนาเดียว มนุษย์มักจะมีเจตนาหลายอย่าง บางครั้งมีความต้องการและความรู้สึกที่ขัดแย้งกันเกี่ยวกับหัวข้อ และ AI จะต้องมีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการจัดการกับความตั้งใจของมนุษย์