يحاول الباحثون منح الروبوتات مهارات اجتماعية لتحسين التفاعل
الروبوتات في الأفلام معروفة بمساعدتها للناس (أو عرقلتها لهم)، لكنها في العالم الحقيقي تملك مهارات اجتماعية محدودة إلى حد كبير. وفقاً لـتقرير جديد، يحاول باحثو علوم الحاسوب في مختبر CSAIL التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا معالجة ذلك، عبر تدريب الروبوتات على التفاعل مع روبوتات أخرى ومع البشر لتحقيق أهدافها الخاصة.
«قريباً ستظهر الروبوتات في كل مكان من عالمنا، وهي بحاجة فعلاً إلى تعلم التواصل معنا بطريقة إنسانية. يجب أن تفهم متى ينبغي أن تساعد، ومتى ينبغي أن تراقب لترى ما يمكنها فعله لمنع وقوع أمر ما»
يصف الفريق هذه الدراسة بأنها «المحاولة الجدية الأولى لفهم معنى التفاعل الاجتماعي بين البشر والآلات». والمشكلة التي يحاولون حلها في مرحلة مبكرة جداً ستحظى بلا شك باهتمام متزايد من علماء الروبوتات، مع بدء الروبوتات لعب دور كبير في حياتنا.
«رغم أن الآلات والروبوتات يجب أن تتفاعل مع البشر، فإن منحها مهارات اجتماعية جرى تجاهله إلى حد كبير. ويعود ذلك أساساً إلى أن مهامً مثل الملاحة وتنفيذ الأوامر وحتى اللعب محددة بوضوح، بينما يظل التفكير الاجتماعي مشكلة نظرية في معظمه. نحن نبيّن كيف يمكن إدراج التفاعلات الاجتماعية بفعالية في عمليات ماركوف لاتخاذ القرار (MDP)، عبر الاستدلال التكراري على أهداف الوكلاء الآخرين»، جاء ذلك في الدراسة.
قد تؤدي الدراسة إلى تحسين التفاعل بين الإنسان والروبوت، مثلاً في المنازل التي تقدم خدمات الرعاية، وقد تساعد علماء النفس أيضاً على قياس التفاعلات الاجتماعية بين الناس بدقة أكبر. ولدراسة هذه التفاعلات، أنشأ الباحثون بيئة محاكاة ثنائية الأبعاد (2D) سمحت للروبوتات الافتراضية بملاحقة أهداف اجتماعية وفيزيائية معاً.
«اكتشفنا أساساً رياضياً جديداً لنمذجة التفاعل الاجتماعي بين وكيلين. فإذا كنت روبوتاً وتريد الوصول إلى النقطة X، وأنا روبوت آخر ألاحظ أنك تحاول الوصول إلى النقطة X، يمكنني التعاون لمساعدتك على بلوغ النقطة X بشكل أسرع. وقد يعني ذلك نقل X أقرب إليك، أو إيجاد X آخر أفضل، أو تنفيذ أي إجراءات كان يتعين عليك القيام بها عند X. صياغتنا تتيح للخطة اكتشاف «الكيفية»، ونحن نحدد «الماهية» من منظور المعنى الرياضي للتفاعلات الاجتماعية»
فعلى سبيل المثال، قد يتمثل الهدف الفيزيائي في الوصول إلى شجرة عند نقطة محددة في الشبكة، بينما الهدف الاجتماعي هو تخمين ما يحاول روبوت آخر فعله، ثم التصرف بناءً على ذلك، مثل مساعدة الروبوت الآخر على ري الشجرة. ويُكافأ الروبوت على الأفعال التي تقربه من أهدافه، مع مكافأة مقابلة للمساعدة ومكافأة معاكسة للعرقلة.
أنشأ الفريق ثلاثة أنواع من الروبوتات: الأول يلاحق أهدافاً فيزيائية فقط، والثاني يلاحق أهدافاً فيزيائية واجتماعية لكنه يفترض أن جميع الروبوتات تلاحق أهدافاً فيزيائية فقط، أما الثالث فيفترض أن لدى الآخرين أهدافاً اجتماعية وفيزيائية، لذلك يمكنه تنفيذ إجراءات أكثر تعقيداً، مثل الاتحاد مع آخرين لتحقيق هدف ما.
يبدو أن حتى الرضع الصغار يفهمون تفاعلات اجتماعية مثل المساعدة والعرقلة، لكن ليس لدينا حتى الآن آلات قادرة على إجراء هذا الاستدلال بمرونة تشبه المستوى البشري. أنشأ الفريق 98 سيناريو مختلفاً باستخدام الأنواع الثلاثة من الروبوتات. وشاهد 12 شخصاً نحو 200 مقطع فيديو لتفاعلات الروبوتات، ثم كان عليهم تقييم الأهداف الفيزيائية والاجتماعية.
قال الباحثون: «في معظم الحالات، توافق نموذجنا مع ما كان الناس يعتقدونه حول التفاعلات الاجتماعية التي حدثت في كل إطار». ويأمل الباحثون أن تكون النتائج بمثابة «معيار» يتيح للآخرين العمل على تفاعلات اجتماعية مماثلة. والهدف النهائي ليس فقط تعليم الروبوتات كيف تتفاعل بشكل أفضل في المجتمع، بل أيضاً «التعمق في الجانب الإنساني من ذلك».
«هل يمكننا إجراء اختبار موضوعي لقدرتك على التعرف على التفاعلات الاجتماعية؟ ربما توجد طريقة لتعليم الناس التعرف على هذه التفاعلات الاجتماعية وتحسين قدراتهم»
النموذج الحالي عبارة عن محاكاة ثنائية الأبعاد بسيطة نسبياً. ويعمل فريق الباحثين على الانتقال إلى نسخة ثلاثية الأبعاد (3D)، مع إضافة مخطط للروبوتات يعتمد على الشبكات العصبية، لزيادة سرعة تعلم الروبوتات لهذه الإجراءات.
إن امتلاك نموذج رياضي دقيق للإجابة عن أسئلة التفاعلات الاجتماعية له قيمة عملية، إذ يمكن تصور روبوتات محادثة وروبوتات تتحكم فيها عمليات MDP اجتماعية، ولها قيمة نظرية أيضاً، إذ يمكن استخدام أدوات MDP التي نجحت بشكل كبير في تنظيم أبحاث الملاحة، لتسليط الضوء على التفاعلات الاجتماعية التي لها أهمية بالغة لرفاه الإنسان وللحضارة الإنسانية.
