研究人员开发框架使机器人具有社会技能

麻省理工学院（MIT）的研究人员开发了一个控制框架，使机器人具有社会技能。该框架使机器能够理解如何相互帮助或阻碍，以及如何学习执行社会行为。

在模拟环境中，一个机器人观察其伴侣，然后猜测它想要完成什么任务。然后，根据自己的目标，机器人会帮助或阻碍其他机器人。

研究人员还证明了他们的模型能够创建现实且可预测的社会交互。人类观察者被展示了模拟机器人之间的交互视频，他们同意模型关于哪种社会行为正在发生的判断。

通过使机器人表现出社会技能，我们可以实现更积极的人机交互。新的模型还可以使科学家能够量化地衡量社会交互。

Boris Katz是计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）InfoLab Group的首席研究科学家和负责人，也是脑、思维和机器中心（CBMM）的成员。

“机器人很快就会生活在我们的世界中，他们真的需要学习如何以人类的方式与我们交流。他们需要了解何时应该帮助我们，何时应该看到他们可以做什么来防止某事发生。这是非常早期的工作，我们才刚刚开始，但我觉得这是第一次真正尝试理解人类和机器如何在社会上交互，”Katz说。

该研究还包括共同第一作者Ravi Tejwani，CSAIL的研究助理；共同第一作者Yen-Ling Kuo，CSAIL的博士生；Tianmin Shu，脑和认知科学系的博士后；以及高级作者Andrei Barbu，CSAIL的研究科学家。

研究社会交互

研究人员创建了一个模拟环境，机器人在其中追求物理和社会目标，同时在二维网格中导航，这使得团队能够研究社会交互。

机器人被赋予了物理和社会目标。物理目标与环境有关，而社会目标可能是机器人猜测其他机器人想要做什么，然后根据该预测采取行动。

该模型用于指定机器人的物理目标、社会目标以及应该在两者之间放置多少重视。如果机器人执行使其更接近目标的操作，则会获得奖励。如果机器人尝试帮助其伴侣，则会调整其奖励以匹配其他机器人的奖励。如果机器人尝试阻碍其他机器人，则会相应地调整其奖励。算法决定机器人应该采取什么操作，并使用奖励系统来指导其执行物理和社会目标。

“我们已经开启了一个新的数学框架，用于模拟两个代理之间的社会交互。如果你是一个机器人，你想去位置X，我是另一个机器人，我看到你正在尝试去位置X，我可以通过帮助你更快地到达位置X来合作。这可能意味着将X移到你更近的地方，找到一个更好的X，或者采取你在X处必须采取的任何操作。我们的公式允许计划发现‘如何’；我们以数学方式指定‘什么’，即社会交互的含义，”Tejwani说。

研究人员使用数学框架定义了三种类型的机器人。0级机器人只有物理目标，而1级机器人既有物理目标也有社会目标，但假设所有其他机器人只有物理目标。这意味着1级机器人根据其他机器人的物理目标采取行动，例如帮助或阻碍。2级机器人假设其他机器人既有社会目标也有物理目标，这些机器人可以采取更复杂的行动。

测试模型

研究人员发现他们的模型与人类对每一帧中发生的社会交互的看法一致。

“我们有长期的兴趣，不仅要为机器人构建计算模型，还要深入研究人类方面。我们想找出人类在这些视频中使用什么特征来理解社会交互。是否可以创建一个客观测试来评估识别社会交互的能力？也许有办法教人们识别这些社会交互并提高他们的能力。我们距离这一目标还很远，但即使能够有效地衡量社会交互也是一个巨大的进步，”Barbu说。

该团队现在正在开发一个具有3D代理的系统，允许更多类型的交互。他们还希望修改模型以包括可能失败的环境，并计划将基于神经网络的机器人规划器集成到模型中。最后，他们将进行实验以收集有关人类使用的特征的数据，这些特征用于确定两个机器人是否正在进行社会交互。