Соціальних роботів навчили запитувати роз’яснення, коли вони не розуміють команди

Роботи вже працюють на стійці реєстрації в деяких готелях, працюють з касовими апаратами в кількох ресторанах швидкого харчування і прибирають за нас вдома. Хоча вони запрограмовані на отримання команд, вони рідко вступають в змістовну, динамічну комунікацію з нами, як це роблять інші люди. Але якщо соціальні роботи коли-небудь стануть по-справжньому популярними, їм потрібно буде навчитися спілкуватися і розуміти соціальні сигнали.

Команда дослідників з Університету Брауна працює над тим, щоб прищепити роботам цю соціальну компетентність, нещодавно розробивши алгоритм, який дозволяє їм краще виконувати завдання, співпрацюючи з людьми.

У дослідженні, проведеному Браунівською лабораторією Humans to Robots, роботи були запрограмовані на те, щоб запитувати роз’яснення. Коли людина говорила роботу схопити певний об’єкт, робот міг запитати “Який саме?”, якщо команда була неоднозначною. Таке спілкування дозволило роботу виконувати завдання на 25 відсотків швидше і на 2,1 відсотка точніше, ніж сучасний базовий рівень, згідно з дослідженням, яке буде представлено на Міжнародній конференції з робототехніки та автоматизації в Сінгапурі цієї весни.

Зменшення помилок при взаємодії з об’єктами завдяки соціальному зворотному зв’язку

Мета лабораторії Брауна на даний момент полягає не стільки у створенні бездоганних машин, скільки у створенні машин, які можуть вловлювати і виправляти свої помилки.

“Дуже важко перейти від 90-відсоткової точності до 99,9 відсотка точності”, – розповіла Digital Trends професор інформатики і провідний дослідник Стефані Теллекс (Stefanie Tellex). “Проте 90-відсоткова точність означає, що робот зазнає невдачі в кожній десятій взаємодії. Якщо він взаємодіє з вами щодня, це означає, що він буде помилятися кожен день. Але з нашою технологією робот автоматично виявить збій і задасть питання.

“Використовуючи цей цикл зворотного зв’язку, невдача не є кінцем історії”, – додала вона. “Він може задати питання і відновитися”.

Алгоритм постановки запитань є кроком вперед для Теллекс і її команди, яка раніше створила алгоритм, здатний реагувати на словесні і жестикуляційні команди від людей. Однак, нова система плутається, коли її просять знайти об’єкт серед багатьох інших подібних об’єктів на столі. Алгоритм все ж таки працював напрочуд добре для непідготовлених учасників, які навіть припускали, що він може розуміти і реагувати на складні фрази, на які він не був запрограмований.

“Ми уявляємо собі роботів, які допомагають астронавтам у космосі”, – сказала Теллекс, зазначивши, що дослідження частково фінансується НАСА. Вона також вважає, що ці машини можуть допомогти працівникам тут, на Землі, починаючи від допомоги пацієнтам у лікарнях і закінчуючи людьми вдома.

Рекомендація редакції

Source: digitaltrends.com