隨著越來(lái)越多的現(xiàn)實(shí)世界環(huán)境中引入機(jī)器人，能夠與人類用戶有效合作對(duì)它們來(lái)說(shuō)非常重要。除了與人類交流并協(xié)助他們完成日常任務(wù)外，機(jī)器人自主確定是否需要他們的幫助可能也很有用。
富蘭克林與馬歇爾學(xué)院的研究人員最近一直在嘗試開(kāi)發(fā)可以提高社交輔助機(jī)器人性能的計(jì)算工具，讓它們能夠處理人類給出的社交線索并做出相應(yīng)的反應(yīng)。在 arXiv 上預(yù)先發(fā)表并于上周在 2021 年 AI-HRI 研討會(huì)上發(fā)表的一篇論文中，他們介紹了一種新技術(shù)，該技術(shù)允許機(jī)器人自主檢測(cè)何時(shí)適合他們介入并幫助用戶。
“我對(duì)設(shè)計(jì)幫助人們完成日常任務(wù)的機(jī)器人很感興趣，比如做飯、學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)或組裝宜家家具，”進(jìn)行這項(xiàng)研究的研究人員之一杰森·R·威爾遜告訴 TechXplore。“我不打算取代那些幫助完成這些任務(wù)的人。相反，我希望機(jī)器人能夠補(bǔ)充人類的幫助，尤其是在我們沒(méi)有足夠的人來(lái)幫助的情況下。”
威爾遜認(rèn)為，當(dāng)機(jī)器人幫助人類完成給定的任務(wù)時(shí)，它應(yīng)該以“有尊嚴(yán)”的方式來(lái)完成。換句話說(shuō)，他認(rèn)為機(jī)器人在理想情況下應(yīng)該對(duì)用戶的人性敏感，尊重他們的尊嚴(yán)和自主權(quán)。
機(jī)器人專家可以通過(guò)多種方式在其設(shè)計(jì)中考慮用戶的尊嚴(yán)和自主權(quán)。在他們最近的工作中，Wilson 和他的學(xué)生 Phyo Thuta Aung 和 Isabelle Boucher 特別關(guān)注保護(hù)用戶的自主權(quán)。
“機(jī)器人支持自主的一種方法是確保機(jī)器人在幫助過(guò)多和幫助過(guò)少之間找到平衡，”威爾遜解釋說(shuō)。“我之前的工作著眼于根據(jù)用戶需要多少幫助來(lái)調(diào)整機(jī)器人的幫助量的算法。我們最近的研究重點(diǎn)是估計(jì)用戶需要多少幫助。”
當(dāng)人類在給定的任務(wù)上需要幫助時(shí)，他們可以明確地尋求幫助或以隱含的方式表達(dá)他們正在掙扎。例如，他們可以發(fā)表諸如“嗯，我不確定”之類的評(píng)論，或者通過(guò)面部表情或肢體語(yǔ)言表達(dá)他們的沮喪。人類用來(lái)交流他們需要幫助的其他隱含策略涉及使用他們的眼睛凝視。
“例如，一個(gè)人可能會(huì)先看看他們正在處理的任務(wù)，然后再看看可以幫助他們的人，然后再回頭看看任務(wù)，”威爾遜說(shuō)。“這種凝視模式，稱為確認(rèn)凝視，用于要求對(duì)方看他們正在看的東西，也許是因?yàn)樗麄儾淮_定它是否正確。”
Wilson、Aung 和 Boucher 最近進(jìn)行的研究的主要目標(biāo)是讓機(jī)器人以有用的方式自動(dòng)處理與眼睛凝視相關(guān)的線索。他們創(chuàng)造的技術(shù)可以分析不同類型的線索，包括用戶的語(yǔ)音和眼睛注視模式。
“我們正在開(kāi)發(fā)的架構(gòu)會(huì)自動(dòng)識(shí)別用戶的語(yǔ)音并對(duì)其進(jìn)行分析，以確定他們是否在表達(dá)他們想要或需要幫助，”威爾遜解釋說(shuō)。“同時(shí)，系統(tǒng)還會(huì)檢測(cè)用戶的眼睛注視模式，確定他們是否表現(xiàn)出與需要幫助相關(guān)的注視模式。”
與其他增強(qiáng)人機(jī)交互的技術(shù)相比，該方法不需要有關(guān)用戶正在完成的特定任務(wù)的信息。這意味著它可以很容易地應(yīng)用于在各種現(xiàn)實(shí)環(huán)境中運(yùn)行的機(jī)器人，并經(jīng)過(guò)訓(xùn)練以處理不同的任務(wù)。
雖然 Wilson 和他的同事創(chuàng)建的模型可以在不需要特定任務(wù)的細(xì)節(jié)的情況下增強(qiáng)用戶體驗(yàn)，但開(kāi)發(fā)人員仍然可以提供這些細(xì)節(jié)以提高其準(zhǔn)確性和性能。在最初的測(cè)試中，該框架取得了非常有希望的結(jié)果，因此它可以很快用于提高現(xiàn)有和新開(kāi)發(fā)的社交機(jī)器人的性能。
“我們現(xiàn)在正在繼續(xù)探索哪些社交線索最能讓機(jī)器人確定用戶何時(shí)需要幫助以及他們想要多少幫助，”威爾遜說(shuō)。“我們尚未使用的一種重要的非語(yǔ)言交流形式是情感表達(dá)。更具體地說(shuō)，我們正在研究分析面部表情，以了解用戶何時(shí)感到沮喪、無(wú)聊、參與或挑戰(zhàn)。”
