211service.com
Robots leren hoe ze vrienden kunnen maken en mensen kunnen beïnvloeden
Als robots de wereld gaan overnemen, kunnen ze op zijn minst de beleefdheid hebben om ons niet tegen het lijf te lopen als ze toch bezig zijn. Dat is echter niet zo eenvoudig als het klinkt, vooral wanneer een robot zich een weg probeert te banen door een drukke ruimte zoals een winkelcentrum, ziekenhuis of drukke stadsstraat.
Gelukkig hebben onderzoekers een algoritme ontwikkeld waarmee robots behendig kunnen manoeuvreren door ruimtes vol met onvoorspelbare mensen.
Robots verlaten geleidelijk gecontroleerde ruimtes zoals laboratoria en fabrieken en komen op in meer omgevingen waarin ze onvermijdelijk mensen zullen tegenkomen (zie Ben je klaar voor een robotcollega? ). We navigeren door hectische ruimtes door de bewegingen van andere mensen te lezen en onze paden dienovereenkomstig te plannen. Robots hebben de neiging om gewoon vooruit te rennen en dan plotseling te stoppen wanneer iemand in de weg staat.
Stanford's JackRabbot-robot zal drukke ruimtes verkennen terwijl hij probeert de grenzen van mensen te respecteren.
De uitdaging is hoe deze apparaten te programmeren om menselijke sociale conventies te respecteren, zegt Silvio Savarese aan de Stanford-universiteit.
Savarese en collega's ontwikkelden een computervisie-algoritme dat de beweging van mensen in een drukke ruimte voorspelt. Ze trainden een diep lerend neuraal netwerk met behulp van verschillende openbaar beschikbare datasets met video van mensen die zich door drukke gebieden bewegen. En ze ontdekten dat hun software beter was in het voorspellen van de bewegingen van mensen dan de bestaande benaderingen voor verschillende van die datasets.
Het team van Savarese test zijn algoritme op een mobiele robot genaamd JackRabbot, ontwikkeld aan Stanford. De tweewielige robot, die is uitgerust met camera's, afstandssensoren en GPS, zal drukke binnen- en buitenruimtes verkennen om de aanpak in echte situaties te testen.
Op dit moment zijn de zelfrijdende voertuigen van Google het meest opvallende voorbeeld van robots die rechtstreeks communiceren met leden van het publiek. Het bedrijf heeft erkend dat zijn auto's, hoewel overwegend veilig, indirect hebben bijgedragen aan ongevallen als gevolg van het niet begrijpen van de sociale normen van de weg (Google's Self-Driving Car Chief Defends Safety Record). Naarmate robots zich beginnen te verspreiden in omgevingen zoals winkels en kantoren, kunnen ongemakkelijke run-ins vaker voorkomen.
Het eerste probleem is om de meestal onuitgesproken regels te begrijpen die mensen volgen, zegt Savarese. Hoe gedragen mensen zich in menigten? Hoe delen ze middelen, zoals trottoirs, parkeerplaatsen? Wanneer moet een mens (of een robot) aan de beurt zijn?
Een startup genaamd Sterrenschiptechnologieën , dat robots maakt die pakketten afleveren, werkt ook aan dit probleem. Het bedrijf heeft zijn robots op verschillende locaties in de VS en het VK getest en naast het omgaan met ongelijke trottoirs en het navigeren rond willekeurige obstakels, vormen ontmoetingen met voetgangers de grootste uitdaging.
Onze robots zijn nu in contact gekomen met meer dan 230.000 mensen over de hele wereld, zegt Henry Harris-Burland, een woordvoerder van Starship. Ingenieurs van het bedrijf volgen de robots op afstand terwijl ze nepleveringen uitvoeren. Sociale acceptatie staat op dit moment centraal, zegt hij.
Jodi Forlizzi , van het Human Computer Interaction Institute van Carnegie Mellon University, zegt dat het Stanford-algoritme bijdraagt aan ander onderzoek dat erop gericht is robotgedrag menselijker te maken. Veel onderzoek naar mens-robotinteractie heeft gekeken of we de normen van menselijke sociale interactie kunnen repliceren, zegt ze.
Dat gaat veel verder dan alleen het voorspellen van iemands beweging. Forlizzi's eigen onderzoek omvatte pogingen om robots zo door ruimtes te laten bewegen dat ze natuurlijk ogende clusters vormen met mensen. Ze zegt dat er een duidelijke behoefte is om robots te leren hoe ze kunnen opgaan in.
Er is een hele klasse robots die met mensen zullen werken en ook dicht bij mensen, dus we moeten begrijpen hoe ze zich moeten gedragen, zegt Forlizzi.