Key Takeaways
- Eine neue MIT-Studie zeigt, wie Roboter sozial miteinander interagieren und die Unterschiede zwischen diesen Interaktionen verstehen können.
- Am Ende hoffen MIT-Forscher, dass das Modell bei Interaktionen zwischen Robotern und Menschen funktionieren wird.
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Forscher sagen, dass die Quantifizierung sozialer Interaktionen nicht nur der Robotik helfen wird, sondern auch der Automobilindustrie, dem Gesundheitswesen und mehr.
Wenn wir an Roboter denken, denken wir an k alte Maschinen ohne viel Menschenkenntnis, aber das könnte sich bald ändern.
Eine neue Studie, die von einer Gruppe von Forschern des Massachusetts Institute of Technology veröffentlicht wurde, untersucht, wie Roboter sozialer werden können und wie wir soziale Interaktionen als Ganzes definieren. Die Ergebnisse der Studie werden eine Zukunft ermöglichen, in der Roboter hilfreicher sind und Menschen verstehen, was sich als entscheidend erweisen wird, da Roboter in unserem täglichen Leben eine immer größere Rolle spielen.
"Roboter werden immer mehr Teil unseres Lebens werden, und obwohl sie Roboter sind, müssen sie unsere Sprache verstehen", Boris Katz, Forschungsleiter und Leiter der InfoLab Group im Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory des MIT (CSAIL) und ein Mitglied des Center for Brains, Minds, and Machines (CBMM) gegenüber Lifewire in einem Videoanruf.
"Aber was noch wichtiger ist, sie müssen auch verstehen, wie Menschen miteinander interagieren."
Was die Studie herausgefunden hat
Die Studie mit dem Titel "Social Interactions as Recursive MDPS" entstand aus dem Interesse der Autoren an der Quantifizierung sozialer Interaktionen.
Andrei Barbu, ein Forschungswissenschaftler bei CSAIL und CBMM und Co-Autor der Studie, sagte gegenüber Lifewire, dass fast keine Datensätze und Modelle soziale Interaktionen innerhalb der Informatik untersuchen.
"Die Kategorien für soziale Interaktionen sind unbekannt; das Ausmaß, in dem eine soziale Interaktion stattfindet oder nicht stattfindet, ist unbekannt", sagte er während eines Videoanrufs. "Und so dachten wir wirklich, dass dies die Art von Problem ist, die für eine Art moderneres maschinelles Lernen zugänglich sein könnte."
Die Forscher etablierten drei verschiedene Arten von Robotern mit unterschiedlichen physischen und sozialen Zielen und ließen sie miteinander interagieren. Barbu sagte, ein Level-Null-Roboter habe nur ein physisches Ziel im Sinn; Ein Roboter der Stufe eins hatte physische und soziale Ziele, um anderen Robotern zu helfen, ging aber davon aus, dass alle anderen Roboter nur physische Ziele hatten. Schließlich ging ein Roboter der Stufe 2 davon aus, dass alle Roboter sowohl soziale als auch physische Ziele haben.
Das Modell wurde getestet, indem Roboter in einer einfachen Umgebung platziert wurden, um basierend auf ihrem Level miteinander zu interagieren. Dann wurden menschlichen Testpersonen Videoclips dieser Roboterinteraktionen gezeigt, um ihre körperlichen und sozialen Ziele zu bestimmen.
Die Ergebnisse zeigten, dass das Modell der Studie in den meisten Fällen mit Menschen darüber übereinstimmte, ob/welche sozialen Interaktionen in verschiedenen Clips stattfanden. Das bedeutet, dass die Technologie zur Erkennung sozialer Interaktionen immer besser wird und auf Roboter und alle möglichen anderen Anwendungen angewendet werden könnte.
Eine Hightech-Zukunft, die sozialer ist
Barbu sagte, sie würden diese Forschung erweitern, um nicht nur soziale Interaktionen von Roboter zu Roboter zu testen, sondern auch, wie Roboter auf sozialer Ebene mit Menschen interagieren können – etwas, das in der Robotik dringend benötigt wird.
"Ein Teil der Zukunft sind Roboter, die uns besser verstehen", sagte er. „Im Moment sind Roboter größtenteils nicht besonders freundlich. Sie sind in vielen Fällen nicht besonders sicher, und das liegt daran, dass sie uns leicht etwas Gefährliches oder Unvorhersehbares antun können. Es ist also sehr wichtig, einen Roboter zu haben, der Ihnen tatsächlich helfen kann, etwas zu tun."
Betrachten Sie es als ein Gespräch mit Alexa oder Siri und lassen Sie sich von diesen Assistenten genau helfen, anstatt Sie ständig misszuverstehen. Die Autoren der Studie haben auch ein Folgeforschungspapier veröffentlicht, das den Rahmen für reichh altigere soziale Interaktionen zwischen Robotern wie Kooperation, Konflikt, Zwang, Wettbewerb und Austausch erweitert.
Und während eine Welt, in der Roboter uns besser verstehen können, hilfreich sein wird, sagte Barbu, dass es viele Orte gibt, an denen soziale Fähigkeiten für Maschinen eine Rolle spielen werden.
"Zum Beispiel arbeiten wir mit dem Toyota Research Institute zusammen, und autonome Autos müssen tatsächlich ein gewisses Maß an sozialer Kompetenz haben, wenn man an eine Kreuzung kommt", erklärte Barbu.„In diesem Szenario geht es nicht nur darum, wer Vorfahrt hat – es geht oft um die soziale Interaktion zwischen den beiden Autos.“
Barbu sagte jedoch, dass die Möglichkeit, soziale Interaktionen mit diesem Modell zu quantifizieren, noch wichtiger sei, würde die Türen öffnen, um soziale Interaktionen auf Krankheiten und Störungen wie Autismus, Depression, Alzheimer und mehr zu überwachen.
"So etwas ist in der Kognitionswissenschaft wirklich wichtig, weil soziale Interaktionen zu wenig erforscht sind – sie sind eine Art große Black Box", sagte er. "Und sie quantifizieren zu können, macht einen großen Unterschied."
