研究者らがロボットに社会的スキルを与え、交流を改善しようとしている

2021年11月7日, 17:00

映画のロボットは人間を助けたり（時には邪魔をしたり）することで知られていますが、現実世界のロボットの社会的スキルはかなり限られています。新しい論文によると、マサチューセッツ工科大学（MIT）のCSAIL（コンピュータ科学・人工知能研究所）の研究者らは、ロボットが自身の目標を達成するために、他のロボットや人間と交流するよう学習させることで、この問題の解決を目指しています。

「まもなく世界中にロボットが登場するため、ロボットは人間らしい形で私たちとコミュニケーションを取れるようになる必要があります。いつ手を貸すべきか、いつ様子を見て、何か問題が起きないように何ができるかを考えるべきかを理解する必要があるのです。」
ボリス・カッツMIT CSAIL研究員

研究チームは、この研究を「人間と機械の社会的相互作用とは何を意味するのかを理解するための、初の本格的な試み」と呼んでいます。非常に初期段階で取り組んでいるこの課題は、ロボットが私たちの生活で大きな役割を担うようになるにつれて、ロボット工学者の間でますます重視されることは間違いありません。

「機械やロボットは人間と交流しなければなりませんが、社会的スキルを持たせることはこれまであまり重視されてきませんでした。主な理由は、ナビゲーション、命令の実行、さらにはゲームといったタスクが明確に定義されている一方で、社会的推論は依然としてほぼ理論的な課題にとどまっているためです。我々は、他のエージェントの目標を再帰的に推論することで、社会的相互作用をMDP（マルコフ決定過程）に効果的に組み込めることを示しています」と研究では述べられています。

この研究は、例えば介護住宅における人間とロボットの交流の改善につながる可能性があり、心理学者が人間同士の社会的相互作用をより正確に測定する助けにもなるかもしれません。これらの相互作用を調べるため、研究者らは、仮想ロボットが社会的目標と物理的目標の両方を追求できる、シミュレーションされた2次元環境を作成しました。

「私たちは、二つのエージェント間の社会的相互作用をモデル化するための新しい数学的基盤を発見しました。あなたがロボットで点Xに行きたいとし、私も別のロボットで、あなたが点Xに向かおうとしているのを見たとすると、私は協力して、あなたがより速く点Xに到達できるよう手助けできます。それは、Xをあなたの近くに移動させること、別のより良いXを見つけること、あるいはあなたがXで行うはずだった行動を実行することを意味するかもしれません。私たちの定式化により、計画が「どのように」を見つけられるようになり、社会的相互作用の数学的な意味という観点から「何を」を定義します」
ラヴィ・テジュワーニプロジェクトリーダー

例えば、物理的な目標は、グリッド上の特定の地点にある木まで移動することかもしれません。一方、社会的な目標は、別のロボットが何をしようとしているかを推測し、それに基づいて行動することです。例えば、他のロボットが木に水をやるのを手伝うといったことです。ロボットは、目標に近づく行動に対して報酬を得て、手助けに対しては相応の報酬を、妨害に対しては逆の報酬を得ます。

研究チームは3種類のロボットを作成しました。1つ目は物理的な目標のみを追求し、2つ目は物理的および社会的な目標を追求するものの、すべてのロボットは物理的な目標のみを追求していると想定します。3つ目は、他のすべてのロボットが社会的目標と物理的目標の両方を持っていると想定するため、他者と協力して目標を達成するといったより複雑な行動を取ることができます。

幼い赤ちゃんでさえ、手助けや妨害といった社会的相互作用を理解しているように見えますが、人間レベルの柔軟性でこのような推論を行える機械はまだありません。研究チームは、3種類のロボットすべてを用いた98の異なるシナリオを作成しました。12人の被験者が約200本のロボットの相互作用動画を視聴し、その後、物理的目標と社会的目標を評価しました。

研究者らは次のように報告しています。「ほとんどの場合、我々のモデルは、各フレームで起きている社会的相互作用について人々が考えたことと一致していました」。研究者らは、この結果が他の研究者が同様の社会的相互作用に取り組むための「基準」となることを期待しています。最終的な目標は、ロボットに社会の中でより良く交流する方法を教えるだけでなく、「その人間的側面をさらに掘り下げる」ことです。

「社会的相互作用を認識する能力を客観的にテストすることはできるでしょうか。人々に社会的相互作用を認識する方法を教え、その能力を高める方法があるかもしれません」
アンドレイ・バルブ研究の筆頭著者

現在のモデルは比較的単純な2次元シミュレーションです。研究チームは3D版への移行に取り組んでおり、ロボットが行動から学ぶ速度を高めるためにニューラルネットワークベースのロボットプランナーを追加しています。

社会的相互作用の問題を解くための正確な数学的モデルは、実用的な価値があります。社会的MDPによって制御されるチャットボットやロボットを想像することができます。また、ナビゲーション研究で大きな成功を収めたMDPのツールを使えば、人間の幸福と人類文明にとって極めて重要な社会的相互作用が何かを明らかにするという理論的な価値もあります。