Robot menampilkan secercah empati kepada partner robot
Robot

Robot menampilkan secercah empati kepada partner robot


Robot aktor berjalan di boks mencoba untuk menangkap makanan hijau yang terlihat, sementara mesin pengamat belajar untuk memprediksi perilaku robot aktor murni melalui pengamatan visual. Meskipun pengamat selalu dapat melihat makanan hijau, pelaku dari sudut pandangnya sendiri tidak bisa karena oklusi. Kredit: Lab Mesin Kreatif / Teknik Columbia

Seperti pasangan kawakan yang dapat memprediksi setiap gerakan satu sama lain, robot Columbia Engineering telah belajar memprediksi tindakan dan tujuan robot mitranya di masa depan hanya berdasarkan beberapa bingkai video awal.

Ketika dua primata terkurung bersama untuk waktu yang lama, kami dengan cepat belajar memprediksi tindakan jangka pendek teman sekamar, rekan kerja, atau anggota keluarga kami. Kemampuan kita untuk mengantisipasi tindakan orang lain memudahkan kita untuk berhasil hidup dan bekerja bersama. Sebaliknya, robot yang paling cerdas dan paling canggih sekalipun tetap terkenal tidak kompeten dalam komunikasi sosial semacam ini. Ini mungkin akan berubah.

Studi yang dilakukan di Laboratorium Mesin Kreatif Columbia Engineering yang dipimpin oleh Profesor Teknik Mesin Hod Lipson, adalah bagian dari upaya yang lebih luas untuk memberi robot kemampuan untuk memahami dan mengantisipasi tujuan robot lain, murni dari pengamatan visual.

Para peneliti pertama kali membuat robot dan menempatkannya di sebuah boks berukuran kira-kira 3×2 kaki. Mereka memprogram robot untuk mencari dan bergerak menuju lingkaran hijau yang bisa dilihatnya. Tapi ada tangkapan: Kadang-kadang robot bisa melihat lingkaran hijau di kameranya dan bergerak langsung ke arahnya. Tetapi di lain waktu, lingkaran hijau akan tertutup oleh kotak carboard merah yang tinggi, dalam hal ini robot akan bergerak menuju lingkaran hijau yang berbeda, atau tidak sama sekali.

Deskripsi video pendek tingkat tinggi dari proyek “Robot Theory of Mind” Columbia Engineering (termasuk narasi audio). Kredit: Lab Mesin Kreatif / Teknik Columbia

Setelah mengamati partnernya yang berputar-putar selama dua jam, robot pengamat mulai mengantisipasi tujuan dan jalur partnernya. Robot pengamat akhirnya dapat memprediksi tujuan dan jalur mitranya 98 dari 100 kali, di berbagai situasi — tanpa diberi tahu secara eksplisit tentang cacat visibilitas mitra.

“Hasil awal kami sangat menarik,” kata Boyuan Chen, penulis utama studi tersebut, yang dilakukan bekerja sama dengan Carl Vondrick, asisten profesor ilmu komputer, dan diterbitkan hari ini oleh Laporan Ilmiah Alam. “Temuan kami mulai menunjukkan bagaimana robot dapat melihat dunia dari perspektif robot lain. Kemampuan pengamat untuk menempatkan dirinya pada posisi mitranya, sehingga dapat berbicara, dan memahami, tanpa dipandu, apakah mitranya dapat atau tidak dapat melihat lingkaran hijau dari sudut pandangnya, mungkin merupakan bentuk empati primitif. “

Ketika mereka merancang eksperimen, para peneliti berharap Robot Pengamat akan belajar membuat prediksi tentang tindakan jangka pendek Robot Subjek. Apa yang para peneliti tidak harapkan, bagaimanapun, adalah seberapa akurat Robot Pengamat dapat meramalkan “gerakan” masa depan rekannya hanya dengan beberapa detik video sebagai isyarat.

Para peneliti mengakui bahwa perilaku yang ditunjukkan oleh robot dalam penelitian ini jauh lebih sederhana daripada perilaku dan tujuan manusia. Mereka percaya, bagaimanapun, bahwa ini mungkin awal dari memberi robot dengan apa yang oleh para ilmuwan kognitif disebut “Theory of Mind” (ToM). Pada sekitar usia tiga tahun, anak-anak mulai memahami bahwa orang lain mungkin memiliki tujuan, kebutuhan, dan perspektif yang berbeda dari yang mereka miliki. Hal ini dapat mengarah pada aktivitas menyenangkan seperti petak umpet, serta manipulasi yang lebih canggih seperti berbohong. Lebih luas lagi, ToM diakui sebagai ciri pembeda utama dari kognisi manusia dan primata, dan faktor yang penting untuk interaksi sosial yang kompleks dan adaptif seperti kerja sama, persaingan, empati, dan penipuan.

Robot menampilkan secercah empati kepada partner robot

Prediksi dari mesin pengamat: pengamat melihat video sisi kiri dan memprediksi perilaku robot aktor yang ditampilkan di sebelah kanan. Dengan lebih banyak informasi, pengamat dapat mengoreksi prediksinya tentang perilaku akhir aktor. Kredit: Lab Mesin Kreatif / Teknik Columbia

Selain itu, manusia masih lebih baik dari robot dalam mendeskripsikan prediksi mereka menggunakan bahasa verbal. Para peneliti meminta robot pengamat membuat prediksi dalam bentuk gambar, bukan kata-kata, untuk menghindari terjerat dalam tantangan sulit bahasa manusia. Namun, Lipson berspekulasi, kemampuan robot untuk memprediksi tindakan masa depan secara visual tidaklah unik: “Kita manusia kadang-kadang juga berpikir secara visual. Kita sering membayangkan masa depan di mata pikiran kita, bukan dengan kata-kata.”

Lipson mengakui bahwa ada banyak pertanyaan etis. Teknologi akan membuat robot lebih tangguh dan berguna, tetapi ketika robot dapat mengantisipasi cara berpikir manusia, mereka juga dapat belajar memanipulasi pikiran tersebut.

“Kami menyadari bahwa robot tidak akan menjadi mesin pengikut instruksi pasif untuk waktu yang lama,” kata Lipson. “Seperti bentuk AI canggih lainnya, kami berharap pembuat kebijakan dapat membantu mengendalikan teknologi semacam ini, sehingga kita semua bisa mendapatkan keuntungan.”

Penelitian itu berjudul “Visual Behavior Modeling for Robotic Theory of Mind.”


Eksperimen robot menunjukkan bahwa orang lebih memercayai robot saat robot menjelaskan apa yang mereka lakukan


Informasi lebih lanjut:
Boyuan Chen et al, Pemodelan perilaku visual untuk teori pikiran robotik, Laporan Ilmiah (2021). DOI: 10.1038 / s41598-020-77918-x

Disediakan oleh Fakultas Teknik dan Sains Terapan Universitas Columbia

Kutipan: Robot menampilkan secercah empati kepada robot mitra (2021, 11 Januari), diakses 11 Januari 2021 dari https://techxplore.com/news/2021-01-robot-glimmer-empathy-partner.html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.


Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Singapore Prize