Key Takeaways
- Nova studija MIT-a pokazuje kako roboti mogu društveno komunicirati jedni s drugima i razumjeti razlike između tih interakcija.
- Na kraju, istraživači MIT-a se nadaju da će model raditi na interakciji robota i ljudi.
-
Istraživači kažu da kvantificiranje društvenih interakcija neće pomoći samo robotici, već i automobilskoj industriji, zdravstvu i još mnogo toga.
Kada pomislimo na robote, mislimo na hladne mašine bez mnogo razumijevanja ljudske prirode, ali to bi se uskoro moglo promijeniti.
Nova studija koju je objavila grupa istraživača sa Massachusetts Institute of Technology razmatra kako roboti mogu postati društveniji i kako definiramo društvene interakcije u cjelini. Nalazi studije omogućit će budućnost u kojoj roboti budu korisniji i razumiju ljude, što će se pokazati ključnim jer roboti igraju značajniju ulogu u našem svakodnevnom životu.
"Roboti će sve više postati dio naših života, a iako su roboti, moraju razumjeti naš jezik", Boris Katz, glavni istraživač i šef InfoLab grupe u Laboratoriju za računarske nauke i umjetnu inteligenciju MIT-a (CSAIL), i član Centra za mozgove, umove i mašine (CBMM), rekao je za Lifewire u video pozivu.
"Ali što je još važnije, oni će također morati razumjeti način na koji ljudi međusobno komuniciraju."
Šta je studija otkrila
Pod nazivom "Društvene interakcije kao rekurzivni MDPS", studija je nastala iz interesa autora za kvantifikaciju društvenih interakcija.
Andrei Barbu, istraživač u CSAIL-u i CBMM-u i koautor studije, rekao je za Lifewire da gotovo nijedan skup podataka i modela ne gleda na društvene interakcije unutar računarske nauke.
"Kategorije društvenih interakcija su nepoznate; nije poznat stepen u kojem se društvena interakcija dešava ili ne", rekao je on tokom video poziva. "I tako smo zaista mislili da je ovo vrsta problema koji bi mogao biti podložan nekom vrstom modernijeg mašinskog učenja."
Istraživači su ustanovili tri različite vrste robota s različitim fizičkim i društvenim ciljevima i naveli ih da međusobno komuniciraju. Barbu je rekao da robot nultog nivoa ima na umu samo fizički cilj; robot prvog nivoa imao je fizičke i društvene ciljeve da pomogne drugim robotima, ali je pretpostavljao da svi ostali roboti imaju samo fizičke ciljeve. Konačno, robot drugog nivoa pretpostavlja da svi roboti imaju i društvene i fizičke ciljeve.
Model je testiran postavljanjem robota u jednostavno okruženje za interakciju jedni s drugima na osnovu njihovih nivoa. Zatim su ispitanicima prikazani video-isječci ovih interakcija robota kako bi se utvrdili njihovi fizički i društveni ciljevi.
Rezultati su pokazali da se, u većini slučajeva, model studije slagao s ljudima o tome da li se/kakve društvene interakcije dešavaju u različitim isječcima. To znači da tehnologija za uočavanje društvenih interakcija postaje sve bolja i može se primijeniti na robote i sve vrste drugih aplikacija.
Budućnost visoke tehnologije koja je društvenija
Barbu je rekao da će proširiti ovo istraživanje kako bi testirali ne samo društvene interakcije robota na robota, već i kako roboti mogu komunicirati s ljudima na društvenom nivou - nešto što je drastično potrebno u robotici.
"Jedan dio budućnosti su roboti koji nas bolje razumiju", rekao je. „Trenutno, uglavnom, roboti nisu posebno prijateljski raspoloženi. U mnogim slučajevima nisu posebno sigurni da su u blizini, a to je zato što nam lako mogu učiniti nešto opasno ili nepredvidivo. Tako da je veoma važno imati robota koji vam može pomoći da uradite nešto."
Zamislite to kao da zapravo razgovarate sa Alexom ili Siri i da vam ovi asistenti precizno pomažu umjesto da vas stalno pogrešno razumiju. Autori studije su takođe objavili prateći istraživački rad koji je proširio okvir za bogatije društvene interakcije između robota kao što su saradnja, sukob, prinuda, nadmetanje i razmena.
I dok će svijet u kojem nas roboti mogu bolje razumjeti biti od pomoći, Barbu je rekao da postoji mnogo mjesta na kojima će društvene vještine za mašine igrati ulogu.
"Na primjer, radimo s Toyotinim istraživačkim institutom, a autonomni automobili zapravo moraju imati određenu količinu društvenih vještina kada dođete do neke raskrsnice", objasnio je Barbu."U tom scenariju, ne radi se samo o tome ko ima [pravo prolaza] - često se radi o društvenoj interakciji između dva automobila."
Međutim, Barbu je rekao da bi, što je još važnije, mogućnost kvantifikacije društvenih interakcija sa ovim modelom otvorila vrata za praćenje društvenih interakcija za bolesti i poremećaje kao što su autizam, depresija, Alchajmerova bolest i još mnogo toga.
"Ova vrsta stvari je zaista važna u kognitivnoj nauci jer su društvene interakcije nedovoljno proučavane - one su neka vrsta velike crne kutije", rekao je. "A mogućnost da ih kvantifikujemo čini veliku razliku."
