提高人工智能机器人的社交技巧与能力的方法

随着人工智能机器人在我们的生活环境中越来越重要，人们会期望他们参与各种各样的社交互动，例如鼓掌游戏。人类的触觉在我们的日常生活中十分重要，以至于我们常常不会注意到它的存在。即便如此，触摸是一种关键的感知能力，可以帮助人们了解世界并与他人联系。随着机器人市场的增长、机器人在我们的生活环境中变得十分常见，人们会期望机器人参与各种社交互动。在俄勒冈州立大学的协作机器人和人工智能系统（CoRIS）研究所，我研究如何为日常机器人配备更好的社交--身体互动技能。

一些商业机器人已经拥有一定的身体互动技能。例如，移动远程呈现机器人的视频会议功能可以使远方家庭成员彼此连接。这些机器人还可以漫游远处的空间，撞到人、椅子和其他远程物体。而我的Roomba偶尔会在我的脚趾上发痒，然后转向房间的另一个区域。作为一个人，我自然地将这个（和其他Roomba行为）解释为社交，即使它们不是这样的。同时，对于这两种系统，对机器人的物理交互行为的社会认知还没有得到很好的理解，并且这些社交触摸式的交互不能以细微的方式进行控制。

在今年年初加入CoRIS之前，我是南加州大学互动实验室的博士后，在此之前，我在宾夕法尼亚大学GRASP实验室的Haptics小组完成了博士学位。我的论文侧重于提高对机器人控制和规划策略如何影响社交触觉交互感知的一般理解。作为该研究的一部分，我进行了一项关于机器人手部接触的研究，重点研究了手拍游戏之间的互动。

运动和计划对这些互动中的社交触觉体验的影响也是至关重要的。这种伟大或可怕的高难度体验可能会稍纵即逝，但它也可能影响你与谁交往，你是谁的朋友，甚至你如何看待周围人的性格或个性。这种感知、判断和反应也可以扩展到机器人身上！

像这样的调查需要混合更传统的机器人研究（例如，理解如何移动和控制机器人手臂，开发所需机器人运动的模型）以及来自设计和心理学的技术（例如，与研究参与者进行访谈）。启用具有社交触摸功能的机器人也会带来许多挑战，即使是熟练的人也无法预测其他人将要做的事情。考虑尝试在高兴时做出令人满意的手接触--你可能会想起经典格言“观察肘部”，但如果你像我一样，即使这可能并不总是有效。

我进行了一项研究，涉及八种不同类型的人机接触，具有以下不同组合：与反应性或非反应性机器人的相互作用，物理反应性或非反应性规划策略，以及较低或较高的机器人手臂刚度。我的机器人系统可以通过改变其面部表情以响应手接触而改变面部反应，或者通过在感测到手接触之后更新其下一步移动的计划来满足物理反应。

可以通过改变控制机器人电机试图将其臂拉到所需位置的速度的变量来调整机器人的刚度。我从之前的研究中了解到，触摸交互的细微差别会对感知到的机器人角色产生重大影响。例如，像Sméagol一样。过早放手的机器人可能看起来粗心或草率。

在机器人抓握的示例中，很明显了解人们对机器人特征和个性的看法可以帮助机器人专家根据机器人的操作环境选择合适的机器人设计。我同样想了解手拍机器人的面部表情，物理反应和硬度会如何影响人类对机器人愉悦，精力充沛，支配和安全的看法。了解这种关系可以帮助机器人专家为机器人配备适合反应模式。例如，在杂货店中协助人们的机器人可能需要设计成具有高水平的愉悦性和仅适度的能量，而用于喜剧烘焙战斗的最有效机器人可能需要高度的能量和优势而不是其他东西。

在GRASP实验室与一个大红色机器人拍手的许多深夜之后，我准备进行这项研究。20名参与者参观了实验室，与我们的百特研究机器人拍手，帮助我开始了解这个类机器人的社交风格的特征如何影响其愉悦。百特与参与者互动，使用镶有硅胶插入物的定制3D打印手。

研究表明，一个表面反应的机器人看起来更加愉快和充满活力。对于这种特殊的研究设计和交互，物理反应机器人似乎不那么愉快，精力充沛，占主导地位。我认为与更硬的机器人接触似乎更难（因此更具优势和更不安全），但与我的期望相反，一个更加僵硬的机器人似乎更安全，并且不那么占主导地位。这可能是因为较硬的机器人更精确地遵循其预先编程的轨迹，因此看起来更可预测且更少的自由奔放。

机器人的安全等级普遍较高，一些参与者对机器人的面部表情做出了积极的评价。一些参与者将创造性智能归因于机器人--我在本研究中既没有使用计算机视觉也没有使用Baxter机器人的摄像头，但不止一位参与者称赞机器人跟踪他们的手部位置的程度。在与机器人交互时，参与者比任何其他分析类型的表达更能表现出快乐的面部表情。

参与者被要求与Baxter拍手并描述他们如何看待机器人的愉悦性、支配地位和安全性

回到人们如何将基本的和实际的机器人行为解释为社会的想法，这些结果表明，这种社会认知不仅适用于我可爱的（但有时是愚蠢的）Roomba，也适用于协同工业机器人，包括任何能够进行物理人机交互的机器人。在设计Baxter的运动时，在控制关节刚度的等式中调整单个数字可以使机器人从看似安全和温顺变得危险和粗鲁。这些影响有时是可预测的，但往往是意料之外的。

这项特殊研究的结果为我们提供了部分指导，通过调整机器人控制和规划的各个方面来操纵机器人用户的情绪体验，但需要未来的工作来充分理解社交触摸的设计空间。材料会起主要作用吗？个性化机器学习怎么样？结果是否适用于所有机器人手臂，甚至像协作工业机器人手臂这样的专业领域？我打算继续回答这些问题，当我最终解决人类机器人的社交风格时，我会高举所有机器人来庆祝。

Naomi Fitter是俄勒冈州立大学协作机器人和人工智能系统（CoRIS）研究所的助理教授，她的社会触觉、辅助机器人和实施（SHARE）研究小组旨在使机器人具备参与社交互动的能力。从好玩的击掌到具有挑战性的物理治疗案例的互动。她在GRASP实验室的Haptics Group完成了博士学位，并于2017年至2018年在南加州大学互动实验室担任博士后学者。

来源：广东省人工智能产业协会官方帐号

编辑：jq