211service.com
Robotter lærer at få venner og påvirke mennesker
Hvis robotter skal overtage verden, kunne de i det mindste have høfligheden til ikke at støde ind i os, mens de er i gang. Det er dog ikke så let, som det lyder, især når en robot forsøger at finde vej gennem et travlt område som et indkøbscenter, et hospital eller en overfyldt bygade.
Heldigvis har forskere udviklet en algoritme, der kunne give robotter evnen til behændigt at manøvrere gennem rum spækket med uforudsigelige mennesker.
Robotter forlader gradvist kontrollerede rum som laboratorier og fabrikker og bevæger sig ind i flere omgivelser, hvor de uundgåeligt vil støde på mennesker (se Er du klar til en robotkollega?). Vi navigerer i hektiske rum ved at læse andres bevægelser og planlægge vores veje derefter. Robotter har en tendens til bare at tønde foran, og så stoppe pludseligt, når nogen kommer i vejen.
Stanfords JackRabbot-robot vil udforske travle områder, mens han forsøger at respektere folks grænser.
Udfordringen er, hvordan man programmerer disse enheder til at respektere menneskelige sociale konventioner, siger Silvio Savarese på Stanford University.
Savarese og kolleger udviklede en computervisionsalgoritme, der forudsiger menneskers bevægelser i et travlt rum. De trænede et dybtlærende neuralt netværk ved hjælp af adskillige offentligt tilgængelige datasæt indeholdende video af mennesker, der bevæger sig rundt i overfyldte områder. Og de fandt, at deres software var bedre til at forudsige folks bevægelser end eksisterende tilgange til flere af disse datasæt.
Savareses team tester sin algoritme på en mobil robot kaldet JackRabbot udviklet hos Stanford. Den to-hjulede robot, som er udstyret med kameraer, afstandssensorer og GPS, vil udforske travle indendørs og udendørs rum for at teste tilgangen i virkelige situationer.
I øjeblikket er det mest bemærkelsesværdige eksempel på robotter, der interagerer direkte med medlemmer af offentligheden, Googles selvkørende køretøjer. Virksomheden har erkendt, at dens biler, selv om de overvejende er sikre, indirekte har bidraget til ulykker på grund af manglende forståelse af vejens sociale normer (Googles Self-Driving Car Chief Defends Safety Record). Efterhånden som robotter begynder at sprede sig til omgivelser som butikker og kontorer, kan akavede tilkørsler blive mere almindelige.
Det første problem er at forstå de for det meste uerklærede regler, som folk følger, siger Savarese. Hvordan opfører folk sig i menneskemængder? Hvordan deler de ressourcer, såsom fortove, parkeringspladser? Hvornår skal en person (eller en robot) tage sin tur?
En startup kaldet Stjerneskibsteknologier , der laver robotter, der leverer pakker, arbejder også på dette problem. Virksomheden har testet sine robotter flere steder i USA og Storbritannien, og udover at håndtere ujævne fortove og navigere rundt om tilfældige forhindringer, udgør møder med fodgængere den største udfordring.
Vores robotter er nu kommet i kontakt med over 230.000 mennesker rundt om i verden, siger Henry Harris-Burland, en talsmand for Starship. Ingeniører hos virksomheden overvåger robotterne på afstand, mens de udfører falske leverancer. Social accept er et kernefokus i øjeblikket, siger han.
Jodi Forlizi , ved Carnegie Mellon University's Human Computer Interaction Institute, siger Stanford-algoritmen tilføjer til anden forskning, der sigter mod at gøre robotadfærd mere menneskelig. Meget forskning i menneske-robot-interaktion har set på, om vi kan kopiere normerne for menneskelig social interaktion, siger hun.
Det går langt ud over blot at forudsige en persons bevægelse. Forlizzzis egen forskning har involveret at forsøge at få robotter til at bevæge sig rundt i rum på en sådan måde, at de danner naturligt tilsyneladende klynger med mennesker. Hun siger, at der er et klart behov for at lære robotter at blande sig.
Der er en hel klasse af robotter, der vil arbejde med mennesker og også tæt på mennesker, så vi er nødt til at forstå, hvordan de skal opføre sig, siger Forlizzi.