Belangrijkste afhaalrestaurants
- Een nieuw MIT-onderzoek laat zien hoe robots sociaal met elkaar kunnen communiceren en de verschillen tussen die interacties kunnen begrijpen.
- Uiteindelijk hopen MIT-onderzoekers dat het model zal werken op robot- en menselijke interacties.
-
Onderzoekers zeggen dat het kwantificeren van sociale interacties niet alleen robotica zal helpen, maar ook de auto-industrie, de gezondheidszorg en meer.
Als we aan robots denken, denken we aan koude machines zonder veel begrip van de menselijke natuur, maar dat zou snel kunnen veranderen.
Een nieuwe studie gepubliceerd door een groep onderzoekers van het Massachusetts Institute of Technology kijkt naar hoe robots socialer kunnen worden en hoe we sociale interacties als geheel definiëren. De bevindingen van het onderzoek zullen een toekomst mogelijk maken waarin robots meer behulpzaam zijn en mensen beter begrijpen, wat cruciaal zal blijken naarmate robots een grotere rol spelen in ons dagelijks leven.
"Robots zullen steeds meer deel gaan uitmaken van ons leven, en hoewel het robots zijn, moeten ze onze taal begrijpen", Boris Katz, hoofdonderzoeker en hoofd van de InfoLab Group in MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), en een lid van het Center for Brains, Minds, and Machines (CBMM), vertelden Lifewire in een videogesprek.
"Maar wat nog belangrijker is, ze zullen ook moeten begrijpen hoe mensen met elkaar omgaan."
Wat de studie heeft gevonden
Met de titel "Sociale interacties als recursieve MDPS", is het onderzoek voortgekomen uit de interesses van de auteurs in het kwantificeren van sociale interacties.
Andrei Barbu, een onderzoekswetenschapper bij CSAIL en CBMM en co-auteur van de studie, vertelde Lifewire dat bijna geen datasets en modellen kijken naar sociale interacties binnen de informatica.
"De categorieën voor sociale interacties zijn onbekend; de mate waarin een sociale interactie plaatsvindt of niet plaatsvindt, is onbekend", zei hij tijdens een videogesprek. "En dus dachten we echt dat dit het soort probleem is dat vatbaar is voor een soort van modernere machine learning."
De onderzoekers hebben drie verschillende soorten robots met verschillende fysieke en sociale doelen ontwikkeld en met elkaar laten communiceren. Barbu zei dat een robot van niveau nul alleen een fysiek doel voor ogen had; een robot van niveau één had fysieke en sociale doelen om andere robots te helpen, maar ging ervan uit dat alle andere robots alleen fysieke doelen hadden. Ten slotte ging een robot van niveau twee ervan uit dat alle robots zowel sociale als fysieke doelen hadden.
Het model is getest door robots in een eenvoudige omgeving te plaatsen om met elkaar te communiceren op basis van hun niveaus. Vervolgens kregen menselijke proefpersonen videoclips te zien van deze robotinteracties om hun fysieke en sociale doelen te bepalen.
De resultaten toonden aan dat het model van het onderzoek het in de meeste gevallen met mensen eens was over of/welke sociale interacties plaatsvonden in verschillende clips. Dit betekent dat de technologie om sociale interacties te spotten beter wordt en kan worden toegepast op robots en allerlei andere toepassingen.
Een hightech toekomst die socialer is
Barbu zei dat ze dit onderzoek zouden uitbreiden om niet alleen sociale interacties van robot tot robot te testen, maar ook hoe robots op sociaal niveau met mensen kunnen communiceren - iets dat drastisch nodig is in robotica.
"Een deel van de toekomst zijn robots die meer begrip voor ons hebben", zei hij. "Op dit moment zijn robots voor het grootste deel niet bijzonder vriendelijk. Ze zijn in veel gevallen niet bijzonder veilig om in de buurt te zijn, en dat komt omdat ze gemakkelijk iets gevaarlijks of onvoorspelbaars voor ons kunnen doen. Dus het is heel belangrijk om een robot te hebben die je echt kan helpen om iets te doen."
Zie het als een gesprek met Alexa of Siri en deze assistenten helpen je nauwkeurig in plaats van je constant verkeerd te begrijpen. De auteurs van de studie hebben ook een vervolgonderzoek gepubliceerd dat het raamwerk voor rijkere sociale interacties tussen robots zoals samenwerking, conflict, dwang, competitie en uitwisseling uitbreidde.
En hoewel een wereld waarin robots ons beter kunnen begrijpen nuttig zal zijn, zei Barbu dat er veel plaatsen zijn waar sociale vaardigheden voor machines een rol zullen spelen.
"We werken bijvoorbeeld samen met het Toyota Research Institute, en autonome auto's moeten eigenlijk een bepaalde hoeveelheid sociale vaardigheden hebben als je op een kruispunt komt", legt Barbu uit."In dat scenario gaat het niet alleen om wie [voorrang] heeft, het gaat vaak om de sociale interactie tussen de twee auto's."
Barbu zei echter dat, nog belangrijker, de mogelijkheid om sociale interacties met dit model te kwantificeren, de deuren zou openen om sociale interacties te helpen volgen voor ziekten en aandoeningen zoals autisme, depressie, Alzheimer en meer.
"Dit soort dingen zijn echt belangrijk in de cognitieve wetenschap, omdat sociale interacties onderbelicht zijn - ze zijn een soort grote zwarte doos", zei hij. "En ze kunnen kwantificeren maakt een enorm verschil."
