Читаем Роботы онлайн бесплатно
Синхронизация человека и робота через большие данные и LLM — это следующий логический шаг в эволюции взаимодействия. Это поле для экспериментов, где сегодня закладывается фундамент будущего, в котором технологии не просто получают наши команды, но и понимают наши намерения.
Если большие данные и мультимодальные сенсоры дают роботу «органы чувств» для восприятия внешних действий человека, то психометрические данные открывают доступ к его внутреннему миру. Это измеряемые показатели психических состояний, установок, эмоций и личностных черт. В их сборе и анализе заключается следующий эволюционный шаг к по-настоящему интуитивному взаимодействию, где робот будет понимать не только команду, но и контекст, настроение и невысказанные потребности пользователя.
Психометрия.
Успешное внедрение роботов, особенно социальных и домашних, зависит не только от их технических возможностей, но и от готовности людей их принять. Простое физическое присутствие робота в жизни человека не гарантирует, что тот захочет с ним взаимодействовать. На это желание влияет сложная совокупность психологических измерений от базовых установок и тревог до восприятия полезности, удобства, удовольствия, доверия, социального присутствия и ожиданий.
Сбор и анализ этих данных позволяют перейти от универсального взаимодействия к персонализированному. Робот, обладающий психометрическим профилем пользователя, может:
1. Адаптировать стиль коммуникации, снижать темп и упрощать язык для тревожного пользователя или, наоборот, переходить к сложным темам с заинтересованным.
2. Предвосхищать эмоциональные потребности и распознавать признаки стресса или подавленности по косвенным признакам через паттерны движения, тон голоса и активность. В результате, робот может предлагать помощь от включения расслабляющей музыки до предложения позвонить родственнику.
3. Строить долгосрочные доверительные отношения, понимая границы комфорта и ценности пользователя, робот может действовать предсказуемо и уважительно, что является основой для принятия технологии.
Хотя эта область считается новой, для оценки психологических аспектов взаимодействия человека и робота уже создан целый арсенал инструментов. Именно в сфере этого взаимодействия и следует искать новые решения — как разработчикам роботов, так и создателям программного обеспечения самого разного назначения включая мобильные приложения. Любой новый сенсор или алгоритм может помочь совершить прорыв, который кратно ускорит развитие технологий и повысит эффективность взаимодействия человека и робота.
Опросники.
Сегодня используются стандартизированные опросники, прошедшие проверку на надёжность и точность измерения. Систематический обзор выявил 27 таких инструментов, предназначенных для оценки отношения людей к социальным и домашним роботам. Они измеряют широкий спектр состояний и установок. Примеры включают шкалу негативного отношения к роботам NARS. Это одна из самых ранних и цитируемых систем, которая оценивает тревогу, связанную с взаимодействием с роботами. Шкала принятия человекообразных роботов HARS и шкала воспринимаемой социальности роботов ПСРС охватывают более широкий спектр отношений, включая положительные и нейтральные аспекты. Анкета интереса к робототехнике RIQ используется, например, для оценки интереса, знаний и эффективности учителей в контексте образовательной робототехники. Эти инструменты важный первый шаг, но у них есть ограничения. Они основаны на отчёте и фиксируют состояние «до» или «после» взаимодействия, а не в реальном времени.
Передовые прототипы работают с состояниями в реальном времени, считывают психофизиологические и поведенческие сигналы для вывода о состоянии человека. Это будущее, которое уже начинает сбываться:
1. Emo от Колумбийского университета США.
Это роботизированная голова, которая не только копирует мимику человека, но и способна предугадать улыбку за 840 миллисекунд, чтобы улыбнуться синхронно с человеком. Это прямой пример предсказания намерения и эмоционального состояния на основе визуальных данных.
2. Helix от Figure AI, США.
Представлена проприетарная система для робота Figure 03. Хотя в релизе акцент сделан на тактильном и визуальном восприятии для манипуляций, архитектура системы заточена под сквозное обучение от восприятия к действию. Такой фундамент позволяет в будущем интегрировать модули для анализа эмоционального состояния человека через тон голоса, скорость речи и выражение лица, что потенциально открывает путь к распознаванию десятков сложных состояний.
