Ključni podaci za van
- Nova studija MIT-a pokazuje kako roboti mogu komunicirati međusobno i razumjeti razlike između tih interakcija.
- Naposljetku, istraživači MIT-a se nadaju da će model funkcionirati na interakcijama robota i ljudi.
-
Istraživači kažu da kvantificiranje društvenih interakcija neće pomoći samo robotici, već i automobilskoj industriji, zdravstvu itd.
Kada razmišljamo o robotima, mislimo na hladne strojeve bez puno razumijevanja ljudske prirode, ali to bi se uskoro moglo promijeniti.
Nova studija koju je objavila skupina istraživača s Massachusetts Institute of Technology istražuje kako roboti mogu postati društveniji i kako definiramo društvene interakcije u cjelini. Nalazi studije omogućit će budućnost u kojoj će roboti biti korisniji i razumjeti ljude, što će se pokazati ključnim jer roboti igraju sve veću ulogu u našim svakodnevnim životima.
"Roboti će sve više postajati dio naših života, a iako su roboti, moraju razumjeti naš jezik, " Boris Katz, glavni istraživač i voditelj InfoLab grupe u MIT-ovom Laboratoriju za računalne znanosti i umjetnu inteligenciju (CSAIL) i član Centra za mozak, umove i strojeve (CBMM), rekao je Lifewireu u video pozivu.
"Ali što je još važnije, oni će također morati razumjeti način na koji ljudi međusobno komuniciraju."
Što je studija otkrila
Pod naslovom "Društvene interakcije kao rekurzivni MDPS", studija se razvila iz interesa autora za kvantificiranje društvenih interakcija.
Andrei Barbu, istraživač u CSAIL-u i CBMM-u i koautor studije, rekao je za Lifewire da gotovo nijedan skup podataka i model ne promatra društvene interakcije unutar računalne znanosti.
"Kategorije društvenih interakcija su nepoznate; nije poznat stupanj do kojeg se društvena interakcija događa ili ne događa", rekao je tijekom videopoziva. "Zaista smo mislili da je ovo vrsta problema koja bi mogla biti podložna modernijem strojnom učenju."
Istraživači su uspostavili tri različite vrste robota s različitim fizičkim i društvenim ciljevima i djelovali su međusobno. Barbu je rekao da robot nulte razine ima samo fizički cilj na umu; robot prve razine imao je fizičke i društvene ciljeve pomoći drugim robotima, ali je pretpostavio da svi ostali roboti imaju samo fizičke ciljeve. Konačno, robot druge razine pretpostavlja da svi roboti imaju i društvene i fizičke ciljeve.
Model je testiran postavljanjem robota u jednostavno okruženje za međusobnu interakciju na temelju njihovih razina. Zatim su ljudskim ispitanicima prikazani videoisječci interakcija robota kako bi se odredili njihovi fizički i društveni ciljevi.
Rezultati su pokazali da se u većini slučajeva model studije slaže s ljudima o tome jesu li se/kakve društvene interakcije događale u različitim isječcima. To znači da je tehnologija za uočavanje društvenih interakcija sve bolja i da bi se mogla primijeniti na robote i razne druge aplikacije.
Visokotehnološka budućnost koja je društvenija
Barbu je rekao da će proširiti ovo istraživanje kako bi testirali ne samo društvene interakcije između robota, već i kako roboti mogu komunicirati s ljudima na društvenoj razini - nešto što je drastično potrebno u robotici.
"Jedan dio budućnosti su roboti koji imaju više razumijevanja za nas", rekao je. "Trenutno, uglavnom, roboti nisu osobito prijateljski raspoloženi. U mnogim slučajevima nisu osobito sigurni u blizini, a to je zato što nam lako mogu učiniti nešto opasno ili nepredvidivo. Stoga je vrlo važno imati robota koji vam zapravo može pomoći učiniti nešto."
Zamislite to kao da zapravo razgovarate s Alexom ili Siri i da vam ovi pomoćnici točno pomažu umjesto da vas neprestano krivo razumiju. Autori studije također su objavili nastavak istraživanja koji je proširio okvir za bogatije društvene interakcije između robota kao što su suradnja, sukob, prisila, natjecanje i razmjena.
I dok će svijet u kojem nas roboti mogu bolje razumjeti biti od pomoći, Barbu kaže da postoji mnogo mjesta gdje će društvene vještine za strojeve igrati važnu ulogu.
"Na primjer, mi radimo s Toyotinim istraživačkim institutom, a autonomni automobili zapravo trebaju imati određenu količinu društvenih vještina kada dođete do nekog raskrižja", objasnio je Barbu."U tom scenariju ne radi se samo o tome tko ima [prednost prolaska] – često se radi o društvenoj interakciji između dva automobila."
Međutim, Barbu je rekao da bi još važnije mogućnost kvantificiranja društvenih interakcija s ovim modelom otvorila vrata za pomoć u praćenju društvenih interakcija za bolesti i poremećaje kao što su autizam, depresija, Alzheimerova bolest i više.
"Ovakve stvari doista su važne u kognitivnoj znanosti jer se društvene interakcije nedovoljno proučavaju - one su neka vrsta velike crne kutije", rekao je. "A mogućnost njihovog kvantificiranja čini veliku razliku."
