Investigadores intentan dotar a los robots de habilidades sociales para mejorar la interacción
Los robots de las películas son conocidos por ayudar (o estorbar) a las personas, pero en el mundo real tienen habilidades sociales bastante limitadas. Según un nuevo informe, los investigadores de informática de CSAIL del Instituto Tecnológico de Massachusetts intentan corregir esto enseñando a los robots a interactuar con otros robots y con personas para alcanzar sus propios objetivos.
«Pronto habrá robots por todas partes en nuestro mundo, y realmente necesitan aprender a comunicarse con nosotros de forma humana. Necesitan entender cuándo es momento de ayudar y cuándo es momento de observar qué pueden hacer para evitar que algo suceda»
El equipo describe este estudio como el «primer intento muy serio de entender qué significa la interacción social entre personas y máquinas». El problema que intentan resolver en una fase muy temprana sin duda será cada vez más considerado por los especialistas en robótica, a medida que los robots empiezan a desempeñar un papel enorme en nuestras vidas.
«Aunque las máquinas y los robots deben interactuar con las personas, dotarlos de habilidades sociales se ha ignorado en gran medida. Esto se debe principalmente a que tareas como la navegación, el cumplimiento de órdenes e incluso el juego están bien definidas, mientras que el razonamiento social sigue siendo en gran parte un problema teórico. Demostramos cómo las interacciones sociales pueden incluirse de forma eficaz en los MDP (procesos de decisión de Markov), razonando recursivamente sobre los objetivos de otros agentes», afirma el estudio.
El estudio podría mejorar la interacción entre personas y robots, por ejemplo, en hogares con servicios de asistencia, e incluso ayudar a los psicólogos a medir mejor las interacciones sociales entre personas. Para estudiar estas interacciones, los investigadores crearon un entorno simulado en 2D que permitió a los robots virtuales perseguir objetivos tanto sociales como físicos.
«Hemos descubierto una nueva base matemática para modelar la interacción social entre dos agentes. Si usted es un robot y quiere llegar al punto X, y yo soy otro robot y veo que intenta llegar al punto X, puedo cooperar ayudándole a llegar al punto X más rápido. Esto puede significar acercar el X a usted, encontrar otro X mejor o realizar cualquier acción que usted debería haber hecho en X. Nuestra formulación permite que el plan descubra el «cómo», mientras que nosotros definimos el «qué» en términos del significado matemático de las interacciones sociales»
Por ejemplo, un objetivo físico puede ser llegar a un árbol en un punto concreto de la cuadrícula, mientras que un objetivo social sería adivinar lo que otro robot intenta hacer y actuar en consecuencia, por ejemplo, ayudar a otro robot a regar el árbol. El robot recibe una recompensa por las acciones que le acercan a sus objetivos, con una recompensa correspondiente por ayudar y una recompensa opuesta por obstaculizar.
El equipo creó tres tipos de robots: el primero persigue solo objetivos físicos, el segundo persigue objetivos físicos y sociales, pero asume que todos los robots persiguen solo objetivos físicos, y el tercero asume que todos los demás tienen objetivos sociales y físicos, por lo que puede llevar a cabo acciones más complejas, como unirse a otros para alcanzar una meta.
Parece que incluso los bebés pequeños entienden interacciones sociales como ayudar y obstaculizar, pero todavía no tenemos máquinas que puedan realizar estos razonamientos con una flexibilidad de nivel humano. El equipo creó 98 escenarios diferentes con los tres tipos de robots. 12 personas vieron unos 200 videoclips de interacción entre robots y luego tuvieron que evaluar los objetivos físicos y sociales.
Los investigadores informaron: «En la mayoría de los casos, su modelo coincidió con lo que las personas pensaban sobre las interacciones sociales que se producían en cada fotograma». Los investigadores esperan que los resultados sirvan de «referencia» para que otros trabajen en interacciones sociales similares. El objetivo final no es solo enseñar a los robots a interactuar mejor en la sociedad, sino también «profundizar en el aspecto humano de esto».
«¿Podemos realizar una prueba objetiva de su capacidad para reconocer interacciones sociales? Quizá haya una forma de enseñar a las personas a reconocer estas interacciones sociales y mejorar sus habilidades»
Actualmente, el modelo es una simulación bidimensional relativamente sencilla. El equipo de investigación trabaja en la transición a una versión 3D, añadiendo un planificador de robots basado en una red neuronal para aumentar la velocidad con la que los robots aprenden de estas acciones.
Contar con un modelo matemático preciso para abordar cuestiones sobre interacciones sociales tiene un valor práctico, pues se pueden imaginar chatbots y robots controlados por MDP sociales, y también un valor teórico, si se utilizan las herramientas de los MDP que tan bien han organizado la investigación en navegación para arrojar luz sobre qué interacciones sociales son realmente de extrema importancia para el bienestar humano y la civilización humana.
