新しい機械学習システムがロボットに社会的なスキルを与える

ロボットは大学のキャンパスに食べ物を配達したり、ゴルフコースでホールインワンを達成したりすることができますが、最も洗練されたロボットでさえ、人間の日常生活に不可欠な基本的な社会的交流を行うことはできません。現在、新しい機械学習システムは、ロボットが特定の社会的相互作用を理解し、実行するのに役立っています。

MITの研究者たちは、ロボットのフレームワークに特定の社会的相互作用を組み込み、機械が互いに助け合ったり妨害したりすることの意味を理解し、こうした社会的行動を自ら実行することを学習できるようにした。シミュレートされた環境では、ロボットは仲間のロボットを観察し、それが達成しようとしているタスクを推測し、自身の目標に基づいてロボットを助けたり妨害したりします。

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物理的な目標は環境に関連しています。たとえば、ロボットの物理的な目標は、グリッド上の特定のポイントにある木まで移動することかもしれません。社会的目標には、他のロボットが何をしたいのかを推測し、その推測に基づいて、他のロボットが木に水をやるのを手伝うなど、行動を起こすことが含まれます。

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研究者らはまた、彼らのモデルが現実的で予測可能な社会的相互作用を生み出すことも示した。これらのシミュレーションロボットが互いにやり取りするビデオを人間に見せると、視聴者はモデルが行っている社会的行動の種類にほぼ同意した。

ロボットが社会的スキルを発揮できるようにすることで、人間とロボットのやりとりがよりスムーズでポジティブなものになります。たとえば、介護施設のロボットはこれらの機能を活用して、高齢者にとってより思いやりのある環境を作り出すことができます。この新しいモデルにより、科学者は社会的相互作用を定量的に測定できるようになる可能性があり、自閉症を研究したり抗うつ薬の効果を分析したりする心理学者に役立つ可能性がある。