Roboty uczą się, jak zdobywać przyjaciół i wpływać na ludzi

Jeśli roboty mają przejąć władzę nad światem, mogą przynajmniej nie wpaść na nas, gdy są przy tym. Nie jest to jednak takie proste, jak się wydaje, zwłaszcza gdy robot próbuje przedostać się przez tętniącą życiem przestrzeń, taką jak centrum handlowe, szpital lub zatłoczona ulica miasta.

Na szczęście naukowcy opracowali algorytm, który może dać robotom możliwość zręcznego manewrowania w przestrzeniach wypełnionych nieprzewidywalnymi ludźmi.

Roboty stopniowo opuszczają kontrolowane przestrzenie, takie jak laboratoria i fabryki, i wkraczają w kolejne miejsca, w których nieuchronnie napotkają ludzi (patrz Czy jesteś gotowy na kolegę robota? ). Poruszamy się w gorączkowych przestrzeniach, odczytując ruchy innych ludzi i odpowiednio planując nasze ścieżki. Roboty mają tendencję do wyprzedzania, a potem nagle zatrzymują się, gdy ktoś staje im na drodze.

Robot JackRabbot firmy Stanford będzie badać ruchliwe przestrzenie, starając się szanować granice ludzi.

Wyzwaniem jest, jak zaprogramować te urządzenia, aby przestrzegały ludzkich konwencji społecznych, mówi Silvio Savarese na Uniwersytecie Stanforda.

Savarese i współpracownicy opracowali algorytm komputerowego widzenia, który przewiduje ruch ludzi w ruchliwej przestrzeni. Przeszkolili sieć neuronową do głębokiego uczenia się, korzystając z kilku publicznie dostępnych zbiorów danych zawierających nagrania wideo osób poruszających się po zatłoczonych obszarach. Odkryli, że ich oprogramowanie jest lepsze w przewidywaniu ruchów ludzi niż istniejące podejścia do kilku z tych zestawów danych.

Zespół Savarese testuje swój algorytm na robocie mobilnym o nazwie JackRabbot opracowanym w Stanford. Dwukołowy robot, wyposażony w kamery, czujniki zasięgu i GPS, będzie badać ruchliwe przestrzenie wewnątrz i na zewnątrz, aby przetestować podejście w rzeczywistych sytuacjach.

W tej chwili najbardziej godnym uwagi przykładem robotów wchodzących w bezpośrednią interakcję z członkami społeczeństwa są autonomiczne pojazdy Google. Firma przyznała, że ​​jej samochody, choć w większości bezpieczne, pośrednio przyczyniły się do wypadków z powodu niezrozumienia społecznych norm ruchu drogowego (Google's Self-Driving Car Chief Defends Safety Record). Gdy roboty zaczną mnożyć się w miejscach takich jak sklepy i biura, niezręczne wpadki mogą stać się bardziej powszechne.

Pierwszym problemem jest zrozumienie w większości niesprecyzowanych zasad, których przestrzegają ludzie, mówi Savarese. Jak ludzie zachowują się w tłumie? W jaki sposób dzielą się zasobami, takimi jak chodniki, miejsca parkingowe? Kiedy osoba (lub robot) powinna mieć swoją kolej?

Startup o nazwie Technologie statków kosmicznych , która produkuje roboty dostarczające paczki, również pracuje nad tym problemem. Firma testuje swoje roboty w kilku lokalizacjach w USA i Wielkiej Brytanii, a oprócz radzenia sobie z nierównymi chodnikami i omijania przypadkowych przeszkód, największym wyzwaniem są spotkania z pieszymi.

Nasze roboty mają teraz kontakt z ponad 230 000 ludzi na całym świecie, mówi Henry Harris-Burland, rzecznik Starship. Inżynierowie w firmie zdalnie monitorują roboty podczas próbnych dostaw. Akceptacja społeczna jest w tej chwili głównym celem, mówi.

Jodi Forlizzi , w Carnegie Mellon University’s Human Computer Interaction Institute, twierdzi, że algorytm Stanforda uzupełnia inne badania mające na celu uczynienie zachowania robota bardziej ludzkim. Mówi, że wiele badań nad interakcjami człowiek-robot miało na celu sprawdzenie, czy możemy odtworzyć normy interakcji międzyludzkich.

To znacznie wykracza poza przewidywanie ruchu osoby. Własne badania Forlizziego polegały na próbach nakłonienia robotów do poruszania się po przestrzeni w taki sposób, aby tworzyły naturalnie wyglądające skupiska z ludźmi. Mówi, że istnieje wyraźna potrzeba nauczenia robotów, jak się wtapiać.

Istnieje cała klasa robotów, które będą pracować z ludźmi, a także blisko ludzi, więc musimy zrozumieć, jak powinny się zachowywać, mówi Forlizzi.

ukryć