Недавно роботы были выведены из контролируемой среды (из лабораторий или производственных линий) для внедрения в более естественных условиях
За последние несколько лет был разработан ряд социальных роботизированных платформ, способных демонстрировать естественное социальное поведение и сотрудничать с пользователями в различных средах
Социальные роботы нацелены на социальное взаимодействие и общение с людьми в соответствии с нормами поведения, которых ожидают от них люди, с которыми они взаимодействуют.
То есть, поскольку они предназначены для жизни среди людей, социальные роботы должны, например, приветствовать кого-то при встрече или находиться на определенном расстоянии от собеседника во время общения. Реальные сценарии, особенно связанные с взаимодействием человека и робота (HRI), непредсказуемы и постоянно меняются.
Например, когда человек разговаривает с роботом, могут произойти неожиданные события, например, он может выйти из разговора в любой момент, сменить тему разговора или прийти новый собеседник. Это требует от социальных роботов адаптировать свое поведение к окружающей среде и принимать собственные решения.
Многие исследователи сосредоточили свои работы на адаптации поведения роботов к неожиданным событиям, происходящим в окружении робота
Например, мобильные роботы могут избежать непредвиденных препятствий на своем пути, или роботы, которые захватывают объекты, могут справляться с различными формами и позициями.
В случае социальных роботов люди теперь являются частью окружающей среды, поэтому они должны уметь адаптировать свое поведение к непредсказуемым реакциям людей.
В недавнем времени группа ученых проводила исследования в области взаимодействия с пользователями социального робота Mini
Цель - предоставить социальному роботу возможность самостоятельно принимать решения с учетом особенностей каждого пользователя, таких как различные реакции или предпочтения
В данном исследовании были учтены предпочтения пользователей в отношении действий, выполняемых роботом
Кроме того, в социальной робототехнике крайне важно иметь роботов, которые ведут себя естественно, чтобы облегчить их приемлемость. Одним из способов достижения такого поведения является получение вдохновения от живых существ в природе, поэтому была использована "био-система принятия решений" (отныне DMS), которая включает в себя мотивации, стимулы и благосостояние. Эта DMS управляет действиями робота, чтобы получить приемлемое поведение в зависимости от пользователя.
В частности, в этом исследовании ученые стремились к созданию социального робота, который автономно взаимодействует с различными пользователями по одному, и его поведение адаптировано к предпочтениям каждого пользователя.
Предпочтения пользователей были включены в гомеостатическую систему в качестве мотивации и привода робота или потребности
Эта мотивация и привод связаны не с самим роботом, а с пользователем. Это новый подход к поиску удовлетворенности пользователя при взаимодействии с роботом. Это можно рассматривать как одну из форм когнитивной эмпатии, когда робот реагирует на предпочтения каждого пользователя.
Это важно, потому что, по мнению ряда исследователей, для достижения настоящего социального взаимодействия эмпатия является одним из необходимых условий.
Для решения этих задач была предложена биоинформационная система принятия решений (DMS), которая использует неконтролируемое обучение для адаптации поведения робота к различным профилям пользователей и улучшения HRI. В ней учтен гомеостатический процесс в центре DMS, который включает в себя пользовательские предпочтения, чтобы узнать разные стратегии поведения для каждого пользователя.
Цель DMS - максимизировать привлекательность робота, что связано с такими показателями как: удовлетворение пользователя, отдых и взаимодействие. DMS была настроена на то, чтобы в итоге получить общительного робота, который пытается угодить многочисленным пользователям
Неожиданные изменения состояния робота, связанные с перемещениями пользователя (появление, исчезновение, приближение, отъезд от робота), были смоделированы как состояния, основанные на времени. Робот научился реагировать на эти экзогенные действия.