Robotları İnsan Tercihlerini Öngörmeye Öğretmek ve İşbirliğini Geliştirmek

İnsanlar, başkalarının hedeflerini, isteklerini ve inançlarını anlama konusunda benzersiz bir yeteneğe sahiptir; bu yetenek, eylemleri öngörmek ve etkili bir şekilde işbirliği yapmak için hayati önemdedir. “Zihin kuramı” olarak adlandırılan bu beceri doğuştan gelir ancak robotlar için hâlâ bir zorluktur. Bununla birlikte, robotların üretim ve günlük yaşamda gerçekten işbirlikçi yardımcılar haline gelmesi için bu yetenekleri de öğrenmeleri gerekir.

ACM/IEEE Uluslararası İnsan‑Robot Etkileşimi (HRI) Konferansı’nda en iyi makale ödülü için finalist olan yeni bir makalede, USC Viterbi’den bilgisayar bilimi araştırmacıları, robotların montaj görevlerinde insan tercihlerini tahmin etmesini öğretmeyi amaçlıyor. Bu sayede robotlar bir gün uyduların inşasından sofranın hazırlanmasına kadar çeşitli görevlerde yardımcı olabilecek.

“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.”

İnsan Eylemlerini Öngörmeye Yeni Bir Yaklaşım

İnsan eylemlerini öngörmek zor olabilir, çünkü farklı kişiler aynı görevi çeşitli şekillerde tamamlamayı tercih eder. Mevcut teknikler, kişilerin montajı nasıl yapmak istediklerini göstermelerini gerektirir; bu ise zaman alıcı ve verimsiz olabilir. Bu sorunu çözmek için araştırmacılar, bireylerin farklı ürünleri nasıl monte ettiklerinde benzerlikler olduğunu keşfettiler ve bu bilgiyi tercihleri tahmin etmek için kullandılar.

Bireylerin karmaşık bir görevde robot’a tercihlerini “göstermesini” gerektirmek yerine, araştırmacılar hızlı ve kolay bir şekilde gerçekleştirilebilecek küçük bir montaj görevi (“kanonik” görev olarak adlandırılan) oluşturdu. Robot daha sonra bir kamera aracılığıyla insanın görevi tamamlamasını “izler” ve makine öğrenmesi kullanarak, kanonik görevdeki eylem sırasına dayanarak kişinin tercihlerini öğrenir.

Bir kullanıcı çalışmasında, araştırmacıların sistemi insan eylemlerini yaklaşık %82 doğrulukla tahmin edebildi. Bu yaklaşım yalnızca zaman ve çabayı tasarruf ettirmekle kalmaz, aynı zamanda insanlar ile robotlar arasındaki güveni de artırır. Büyük ölçekli ürün montajı yapan işçilerin bulunduğu endüstriyel ortamlarda ve ayrıca ürün montajında yardıma ihtiyaç duyan engelli veya hareket kısıtlılığı olan kişiler için faydalı olabilir.

Gelişmiş İnsan‑Robot İşbirliğine Doğru Bir Gelecek

Araştırmacıların hedefi insan çalışanları yerinden etmek değil, robotların katma değer sağlamayan veya ergonomik açıdan zorlayıcı görevleri üstlenmesiyle insan‑robot hibrit fabrikalarda güvenliği ve verimliliği artırmaktır. Gelecek araştırmalar, farklı montaj görevleri için kanonik görevleri otomatik olarak tasarlamayı sağlayan bir yöntem geliştirmeye ve kısa görevlerden insan tercihlerini öğrenmenin ve çeşitli bağlamlarda, örneğin evlerde kişisel asistanlık gibi, karmaşık görevlerde eylemleri öngörmenin faydalarını değerlendirmeye odaklanacak.

“A robot that can quickly learn our preferences can help us prepare a meal, rearrange furniture, or do house repairs, having a significant impact on our daily lives,” said Nikolaidis.