Key takeaways
- En ny MIT-undersøgelse viser, hvordan robotter soci alt kan interagere med hinanden og forstå forskellene mellem disse interaktioner.
- Til sidst håber MIT-forskere, at modellen vil fungere på robot- og menneskelig interaktion.
-
Forskere siger, at kvantificering af sociale interaktioner ikke kun hjælper robotteknologi, men også bilindustrien, sundhedsvæsenet og mere.
Når vi tænker på robotter, tænker vi på kolde maskiner uden megen forståelse af den menneskelige natur, men det kan snart ændre sig.
En ny undersøgelse offentliggjort af en gruppe forskere fra Massachusetts Institute of Technology ser på, hvordan robotter kan blive mere sociale, og hvordan vi definerer sociale interaktioner som en helhed. Undersøgelsens resultater vil gøre det muligt for en fremtid, hvor robotter er mere hjælpsomme og forstår mennesker, hvilket vil vise sig afgørende, da robotter spiller mere en rolle i vores daglige liv.
"Robotter vil i stigende grad blive en del af vores liv, og selvom de er robotter, skal de forstå vores sprog," Boris Katz, ledende forsker og leder af InfoLab Group i MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) og et medlem af Center for Brains, Minds and Machines (CBMM), fort alte Lifewire i et videoopkald.
"Men endnu vigtigere, de bliver også nødt til at forstå, hvordan mennesker interagerer med hinanden."
Hvad undersøgelsen fandt
Med titlen "Sociale interaktioner som rekursiv MDPS", udviklede undersøgelsen sig fra forfatternes interesser i at kvantificere sociale interaktioner.
Andrei Barbu, en forsker ved CSAIL og CBMM og medforfatter af undersøgelsen, fort alte Lifewire, at næsten ingen datasæt og modeller kigger på sociale interaktioner inden for datalogi.
"Kategorierne for sociale interaktioner er ukendte; graden, i hvilken en social interaktion sker eller ikke sker, er ukendt," sagde han under et videoopkald. "Og så vi troede virkelig, at dette er den slags problem, der kan være modtagelig for en slags mere moderne maskinlæring."
Forskerne etablerede tre forskellige typer robotter med forskellige fysiske og sociale mål og fik dem til at interagere med hinanden. Barbu sagde, at en robot på niveau nul kun havde et fysisk mål i tankerne; en robot på niveau 1 havde fysiske og sociale mål for at hjælpe andre robotter, men antog, at alle andre robotter kun havde fysiske mål. Endelig antog en robot på niveau to, at alle robotter havde både sociale og fysiske mål.
Modellen blev testet ved at placere robotter i et enkelt miljø for at interagere med hinanden baseret på deres niveauer. Derefter fik menneskelige testpersoner vist videoklip af disse robotinteraktioner for at bestemme deres fysiske og sociale mål.
Resultaterne viste, at undersøgelsens model i de fleste tilfælde stemte overens med mennesker om, om/hvilke sociale interaktioner forekom i forskellige klip. Det betyder, at teknologien til at spotte sociale interaktioner bliver bedre og kan anvendes på robotter og alle mulige andre applikationer.
En højteknologisk fremtid, der er mere social
Barbu sagde, at de ville udvide denne forskning for ikke kun at teste robot-til-robot sociale interaktioner, men også hvordan robotter kan interagere med mennesker på et soci alt niveau - noget, der er drastisk nødvendigt i robotteknologi.
"En del af fremtiden er robotter, der er mere forstående over for os," sagde han. "Lige nu er robotter for det meste ikke specielt venlige. De er i mange tilfælde ikke særligt sikre at være i nærheden af, og det er fordi de nemt kan gøre noget farligt eller uforudsigeligt for os. Så det er meget vigtigt at have en robot, der rent faktisk kan hjælpe dig med at gøre noget."
Tænk på det som faktisk at have en samtale med Alexa eller Siri, og at disse assistenter hjælper dig præcist i stedet for konstant at misforstå dig. Undersøgelsens forfattere har også udgivet en opfølgende forskningsartikel, der udvidede rammerne for rigere sociale interaktioner mellem robotter såsom samarbejde, konflikt, tvang, konkurrence og udveksling.
Og mens en verden, hvor robotter kan forstå os bedre, vil være nyttig, sagde Barbu, at der er masser af steder, hvor sociale færdigheder til maskiner vil spille en rolle.
"Vi arbejder for eksempel med Toyota Research Institute, og selvkørende biler skal faktisk have en vis mængde sociale færdigheder, når du kommer til et vejkryds," forklarede Barbu."I det scenarie handler det ikke kun om, hvem der har [vejret] - det handler ofte om det sociale samspil mellem de to biler."
Men Barbu sagde, at endnu vigtigere er, at evnen til at kvantificere sociale interaktioner med denne model vil åbne dørene for at hjælpe med at overvåge sociale interaktioner for sygdomme og lidelser såsom autisme, depression, Alzheimers og mere.
"Denne slags ting betyder virkelig noget i kognitiv videnskab, fordi sociale interaktioner er understuderet - de er lidt af en stor sort boks," sagde han. "Og at være i stand til at kvantificere dem gør en kæmpe forskel."
