Подобно супругу, который давно со своей половинкой и может предсказать каждое ее движение, инженерный робот Columbia научился предсказывать будущие действия и цели своего партнера, основываясь всего на нескольких начальных видеокадрах.
Когда два примата находятся вместе в течение длительного времени, они быстро учатся предсказывать ближайшие действия соседей по комнате, коллег или членов семьи. Наша способность предвидеть действия других людей облегчает нам успешную совместную жизнь и совместную работу. Но даже самые умные и продвинутые роботы, как известно, не способны к такому виду социальной коммуникации. Возможно, это скоро изменится.
Исследование, проведенное в лаборатории креативных машин Columbia Engineering под руководством профессора машиностроения Хода Липсона (Hod Lipson), является частью более широких усилий по наделению роботов способностью понимать и предвосхищать цели других роботов, основываясь исключительно на визуальных наблюдениях.
Исследователи сначала построили робота и поместили его в манеж размером примерно 3×2 фута. Они запрограммировали робота искать и двигаться к любому зеленому кругу, который он мог видеть. Но была одна загвоздка: иногда робот мог видеть зеленый круг в своей камере и двигаться прямо к нему. Но в других случаях зеленый круг был бы закрыт высоким красным картонным ящиком, и в этом случае робот двигался бы к другому зеленому кругу или вообще не двигался.
Понаблюдав за своим партнером в течение двух часов, наблюдающий робот начал предвосхищать его цель и путь. В конечном счете он смог предсказать их 98 раз из 100, в различных ситуациях, без явного указания о недостатке видимости партнера.
«Наши первоначальные результаты очень интересны, — говорит Боюань Чэнь (Boyuan Chen), ведущий автор исследования, которое было проведено в сотрудничестве с Карлом Вондриком (Carl Vondrick), доцентом кафедры компьютерных наук, и опубликовано Nature Scientific Reports. — Наши открытия позволяют демонстрировать, как роботы могут видеть мир с точки зрения другого робота. Способность наблюдателя поставить себя на место своего партнера, так сказать, и понять, не будучи ведомым, может ли его партнер видеть или не видеть зеленый круг со своей точки зрения, возможно, является примитивной формой эмпатии».
Когда они разрабатывали эксперимент, исследователи ожидали, что робот-наблюдатель научится делать прогнозы относительно ближайших действий робота-субъекта. Чего исследователи, однако, не ожидали, так это того, насколько точно робот-наблюдатель мог предвидеть будущие «ходы» своего коллеги всего за несколько секунд видео в качестве сигнала.
Исследователи признают, что поведение, демонстрируемое роботом в этом исследовании, гораздо проще, чем поведение и цели людей. Однако они полагают, что это может быть началом наделения роботов тем, что когнитивисты называют «теорией разума» (ToM). Примерно в три года дети начинают понимать, что у других могут быть иные цели, потребности и перспективы, чем у них. Это может привести к игровой деятельности, такой как прятки, а также к более сложным манипуляциям, таким как ложь. В более широком смысле теория разума признается ключевым отличительным признаком когнитивных способностей человека и приматов, а также фактором, необходимым для сложных и адаптивных социальных взаимодействий, таких как сотрудничество, конкуренция, сопереживание и обман.
Кроме того, люди все еще лучше, чем роботы, описывают свои предсказания с помощью вербального языка. Исследователи заставили робота-наблюдателя делать свои предсказания в форме образов, а не слов, чтобы избежать запутывания в сложных проблемах человеческого языка. Однако, рассуждает Липсон, способность робота визуально предсказывать будущие действия не уникальна: «Мы, люди, тоже иногда думаем визуально. Мы часто представляем себе будущее мысленно, а не на словах».
Липсон признает, что существует много этических вопросов. Технология сделает роботов более устойчивыми и полезными, но когда роботы смогут предвидеть, как люди думают, они также могут научиться манипулировать этими мыслями.
«Мы признаем, что роботы не собираются долго оставаться пассивными машинами, выполняющими инструкции, — говорит Липсон. — Как и другие формы продвинутого ИИ. Мы надеемся, что политики смогут помочь держать этот вид технологии в узде, так что мы все сможем извлечь выгоду».
Источник: https://www.sciencedaily.com/releases/2021/01/210111112131.htm
Основная статья: Бойюань Чэнь, Карл Вондрик, Ход Липсон. Визуальное моделирование поведения для роботизированной теории разума. Научные доклады, 2021; https://www.nature.com/articles/s41598-020-77918-x