Humanoidalne roboty wyposażone w umiejętności społeczne zmienią oblicze opieki nad osobami starszymi
W ciągu ostatniej dekady roboty społeczne znalazły zastosowanie w wielu miejscach publicznych, w tym w muzeach, na lotniskach, w bankach i szpitalach. Poza umiejętnością poruszania się w przestrzeni i używania podstawowych przedmiotów, roboty te muszą posiadać umiejętność naturalnego porozumiewania się z ludźmi. Chociaż istnieją już narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, które pozwalają na tego rodzaju interakcje, możliwości wykorzystania ich w złożonych scenariuszach społecznych bez nadzoru ludzi są ograniczone. „Na przykład dołączenie do grupy dyskutantów lub przeprowadzenie osoby przez pełen ludzi budynek wymaga od robota precyzyjnej obserwacji i interpretacji sygnałów związanych z wieloma osobami, aby odpowiednio reagować na sytuację. To z kolei wymaga zaawansowanych możliwości w zakresie percepcji i uczenia się, co umożliwia autonomiczne podejmowanie decyzji”, wyjaśnia Xavier Alameda-Pineda, koordynator finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu SPRING. Zespołowi projektu SPRING udało się zaprezentować roboty społeczne wyposażone w umiejętności pozwalające na prowadzenie interakcji w złożonych i nieprzewidywalnych przestrzeniach publicznych. Ich działanie zostało sprawdzone w szpitalu gerontologicznym Broca. „Pacjenci spędzający czas w towarzystwie przyjaciół lub rodziny często czekają przez wiele godzin na wyniki lub próbują umówić wizyty. Postawiliśmy sobie za cel opracowanie rozwiązania, które nie tylko dostarcza praktycznych informacji, ale także ogranicza poziom stresu i napięcia odczuwanego przez te osoby”, wyjaśnia Alameda-Pineda. W ramach testów przeprowadzonych z udziałem przeszło 90 pacjentów i osób towarzyszących, a także 30 przedstawicieli personelu medycznego, zespół projektu SPRING stale zwiększał użyteczność i akceptowalność rozwiązania w kolejnych etapach. „Ocena rozwiązania została przeprowadzona w szpitalu przy użyciu pełnowymiarowego robota humanoidalnego - stanowiło to odstępstwo od typowych niewielkich robotów przypominających zwierzęta domowe, które zwykle są wykorzystywane w placówkach opiekuńczych”, dodaje Alameda-Pineda. W ramach prac badacze opracowali innowacyjną architekturę oprogramowania dla nowatorskiego robota humanoidalnego, która obejmowała pięć modułów percepcyjnych (autolokalizacja, lokalizacja ludzi , przetwarzanie mowy, analiza zachowania ludzi, zarządzanie relacjami) i trzy moduły odpowiedzialne za działanie urządzenia (interfejs doświadczalny, moduł rozmowy z wieloma uczestnikami oraz moduł generujący zachowania niewerbalne).
Bardziej naturalne kontakty
Naturalne i płynne interakcje stanowią wyzwanie dla robotów społecznych, ponieważ trudno jest stworzyć system, który niezawodnie rozumie sytuacje i kontakty społeczne. Wymaga to wysokiej elastyczności w różnych warunkach i dostosowania do trwającej interakcji. Aby rozwiązać te problemy, naukowcy wykorzystali standard ROS dla interakcji człowiek-robot (ROS4HRI), aby umożliwić robotom zarządzanie informacjami na temat ludzi, w tym ich mowy, mimiki, motoryki i pozycji. Dzięki temu były w stanie skuteczniej reagować na różne sytuacje społeczne.
Multimodalny dialog
Ludzie komunikują się za pomocą różnych sygnałów, w tym przy pomocy gestów, mowy, ruchów głowy oraz ciszy - w ten sposób wyrażają siebie i starają się rozumieć inne osoby. Dotychczasowe badania skupiały się na tych czynnikach w oderwaniu od siebie nawzajem, a ich skuteczne połączenie w kontekście robotyki wciąż stanowi wyzwanie. „Projekt SPRING przyczynił się do rozwoju tej dziedziny dzięki umożliwieniu robotom wykorzystywania dźwięku i rozpoznawania obrazów w celu identyfikacji ludzi i rozumienia emocji w wypowiadanych słowach. Prace skupiły się również na umożliwieniu robotom używania gestów dopasowanych do wypowiadanych słów, dzięki czemu interakcje wydają się być bardziej naturalne”, stwierdza Alameda-Pineda.
Sprawniejsza kontrola treści
Duże modele językowe i multimodalne modele generatywne mogą umożliwić prowadzenie rozmów i interakcji w normalnych warunkach. Często jednak sposób ich działania przypomina czarną skrzynkę, co utrudnia kontrolę nad ich działaniem. Ma to kluczowe znaczenie zwłaszcza w miejscach takich jak placówki systemu ochrony zdrowia oraz miejsca, w których roboty mają kontakt z dziećmi. Nikt nie chce też, by roboty wygłaszały rasistowskie lub seksistowskie uwagi. „Zespół projektu SPRING poradził sobie z tymi wyzwaniami, wykorzystując odpowiednie polecenia w celu kształtowania odpowiedzi modelu. Ta metoda nie zawsze gwarantuje zadowalające wyniki. Zrozumienie kontekstu jest kluczowe, ponieważ pomaga określić granice akceptowalnych reakcji”, wyjaśnia Alameda-Pineda.
Lepsza personalizacja i adaptacja
Kolejnym wyzwaniem stojącym przed robotami społecznymi jest rozwijanie zdolności do autonomicznego dostosowywania i personalizowania interakcji z otoczeniem. W praktyce oznacza to brak zapotrzebowania na konkretne dane dotyczące każdego klienta, otoczenia lub zadania, gdy będą używane w nowych kontekstach. Zespół projektu SPRING przyjrzał się nowym sposobom osiągnięcia tego celu, pracując nad technologią potrzebną do realizacji przyjętych założeń.
Słowa kluczowe
SPRING, robot humanoidalny, robot społeczny, postrzeganie, szpital, opieka nad osobami w podeszłym wieku
