Ključni izsledki
- Nova študija MIT prikazuje, kako lahko roboti komunicirajo drug z drugim in razumejo razlike med temi interakcijami.
- Sčasoma raziskovalci MIT upajo, da bo model deloval pri interakcijah med roboti in ljudmi.
-
Raziskovalci pravijo, da kvantificiranje družbenih interakcij ne bo pomagalo le robotiki, ampak tudi avtomobilski industriji, zdravstvu in več.
Ko pomislimo na robote, pomislimo na hladne stroje, ne da bi veliko razumeli človeško naravo, a to bi se lahko kmalu spremenilo.
Nova študija, ki jo je objavila skupina raziskovalcev s tehnološkega inštituta v Massachusettsu, preučuje, kako lahko roboti postanejo bolj družabni in kako definiramo družbene interakcije kot celoto. Ugotovitve študije bodo omogočile prihodnost, v kateri bodo roboti bolj koristni in bodo razumeli ljudi, kar se bo izkazalo za ključnega pomena, saj imajo roboti večjo vlogo v našem vsakdanjem življenju.
"Roboti bodo vse bolj postajali del naših življenj in čeprav so roboti, morajo razumeti naš jezik," Boris Katz, glavni raziskovalec in vodja skupine InfoLab v Laboratoriju za računalništvo in umetno inteligenco MIT (CSAIL) in član Centra za možgane, um in stroje (CBMM), je povedal Lifewire v video klicu.
"Toda kar je še pomembneje, bodo morali razumeti tudi način interakcije ljudi med seboj."
Kaj je ugotovila študija
Z naslovom "Socialne interakcije kot rekurzivni MDPS, " se je razvila študija iz avtorjevih zanimanj za kvantificiranje družbenih interakcij.
Andrei Barbu, raziskovalec pri CSAIL in CBMM ter soavtor študije, je za Lifewire povedal, da skoraj noben nabor podatkov in model ne obravnava družbenih interakcij znotraj računalništva.
"Kategorije za socialne interakcije niso znane; stopnja, do katere se socialna interakcija dogaja ali ne, ni znana," je dejal med videoklicem. "In zato smo res mislili, da je to vrsta težave, ki bi lahko bila primerna za nekakšno sodobnejše strojno učenje."
Raziskovalci so vzpostavili tri različne tipe robotov z različnimi fizičnimi in družbenimi cilji in jim omogočili interakcijo med seboj. Barbu je rekel, da ima robot ničelne ravni v mislih samo fizični cilj; robot prve stopnje je imel fizične in socialne cilje, da bi pomagal drugim robotom, vendar je domneval, da imajo vsi drugi roboti samo fizične cilje. Končno je robot druge stopnje domneval, da imajo vsi roboti socialne in fizične cilje.
Model smo testirali tako, da smo robote postavili v preprosto okolje za medsebojno interakcijo na podlagi njihovih ravni. Nato so človeškim preizkušancem prikazali videoposnetke teh robotskih interakcij, da bi določili njihove fizične in družbene cilje.
Rezultati so pokazali, da se je v večini primerov model študije strinjal z ljudmi o tem, če/kakšne družbene interakcije so se pojavljale v različnih posnetkih. To pomeni, da postaja tehnologija za odkrivanje družabnih interakcij vse boljša in bi jo lahko uporabili za robote in vse vrste drugih aplikacij.
Visokotehnološka prihodnost, ki je bolj socialna
Barbu je dejal, da bodo razširili to raziskavo, da bi preizkusili ne le socialne interakcije med roboti, ampak tudi, kako lahko roboti komunicirajo z ljudmi na družbeni ravni – nekaj, kar je v robotiki drastično potrebno.
"En del prihodnosti so roboti, ki nas bolj razumejo," je dejal. "Trenutno roboti večinoma niso posebej prijazni. V mnogih primerih niso posebej varni, da so v bližini, in to zato, ker nam zlahka naredijo kaj nevarnega ali nepredvidljivega. Zato je zelo pomembno imeti robota, ki ti lahko dejansko pomaga narediti nekaj."
Razmišljajte o tem, kot da se dejansko pogovarjate z Alexo ali Siri in da vam ti pomočniki natančno pomagajo, namesto da bi vas nenehno napačno razumeli. Avtorji študije so objavili tudi nadaljnjo raziskavo, ki je razširila okvir za bogatejše družbene interakcije med roboti, kot so sodelovanje, konflikti, prisila, tekmovanje in izmenjava.
In čeprav bo svet, v katerem nas lahko roboti bolje razumejo, koristen, Barbu pravi, da obstaja veliko krajev, kjer bodo socialne veščine za stroje igrale pomembno vlogo.
"Na primer, sodelujemo s Toyotinim raziskovalnim inštitutom in avtonomni avtomobili dejansko potrebujejo določeno količino socialnih veščin, ko pridete do nekega križišča," je pojasnil Barbu."V tem scenariju ne gre samo za to, kdo ima [prednost] – pogosto gre za socialno interakcijo med dvema avtomobiloma."
Vendar pa je Barbu dejal, da je še bolj pomembno, da bi zmožnost kvantificiranja družbenih interakcij s tem modelom odprla vrata za pomoč pri spremljanju socialnih interakcij za bolezni in motnje, kot so avtizem, depresija, Alzheimerjeva bolezen in drugo.
"Tovrstne stvari so v kognitivni znanosti res pomembne, ker so družbene interakcije premalo raziskane - so nekakšna velika črna skrinjica," je dejal. "In to, da jih lahko kvantificiramo, je velika razlika."
