Zašto roboti barmeni moraju ignorirati neke signale
Robotski barmen prisiljen je raditi nešto vrlo neobično za stroj: mora naučiti ignorirati neke podatke i usredotočiti se na društvene signale.
Istraživači Cluster of Excellence Cognitive Interaction Technology sveučilišta Bielefeld kako robotski šankeri mogu razumjeti ljudsku komunikaciju i posluživati pića u skladu s društvenim konvencijama. U svojem novom istraživanju, pozvali su sudionike u laboratorij i zatražili ih da uskoče u ulogu njihovog robotskog barmena. Sudionici su gledali i slušali osjetilima robota te odabirali postupke iz njegova repertoara. Rezultati ove studije objavljeni su u istraživačkom časopisu Frontiers in Psychology.
U suradničkom projektu kojeg financira Europska Unija, istraživači iz Bielefelda, Edinburga, Münchena i s Krete razvijaju robotskog barmena nazvanog James. Sveučilište Bielefeld sudjeluje putem Jan de Ruiterove psiho-lingvističke istraživačke skupine. „Učimo Jamesa kako prepoznati želi li osoba naručiti“, kaže Jan de Ruiter.
Robot ne prepoznaje automatski koje ponašanje ukazuje na to da osoba u blizini šanka želi biti poslužena. Je li to mala udaljenost između nje i šanka? Ili kut pod kojim je okrenuta prema šanku? Ili je možda važnije govori li osoba? Robot percipira listu detalja (npr. „u neposrednoj blizini šanka: ne“, „govori: ne“) koja se osvježava čim se nešto promijeni („u neposrednoj blizini šanka: da“, „govori: da“). Svaka informacija zasebno se obrađuje i jednako je važna. Da bi mogao razumjeti mušterije, robot mora dati značenje ovim podacima.
Kako ljudi pridaju značenje robotovim podacima
„Pitali smo se kako ljudski barmen rješava problem i može li robotski barmen koristiti slične strategije“, kaže Jan de Ruiter. Sudionici eksperimenta su zamoljeni da uđu u glavu robotskog barmena. Sjedili su pred računalnim ekranom i morali su pregledavati robotove podatke: vidljivost osobe, poziciju za šankom, položaj lica, kut pod kojim stoji tijelo i kut lica u odnosu na robota. Ovi podaci su prikupljeni tijekom probne seanse s robotskim šankerom Jamesom u njegovoj imitaciji bara u Münchenu. Od mušterija se tražilo da probaju naručiti piće kod Jamesa i ocijene svoje iskustvo nakon toga.
U Bielefeldovom laboratoriju, sudionici su na ekranu promatrali što je robot tada prepoznao. Primjerice, pokazano im je li mušterija nešto rekla („Voljela bih čašu vode, molim Vas.“) i koliko je pouzdana bila robotova procjena govora. Sudionici su istovremeno promatrali po dvije mušterije.
„Organizirali smo studiju kao role-play igru kako bi joj bilo lako pristupiti. Sudionici su se zaista uživjeli unatoč tome što su se morali oslanjati samo na podatke koje je skupio robot bez videa. Zato je dizajn bio vrlo važan, željeli smo da sudionici djeluju intuitivno bez razmišljanja o svojim odlukama“, govori Jan de Ruiter. Ponašanje mušterija prikazivano je u serijama, korak po korak. Sudionici su morali odlučiti što bi, kao barmeni, oni učinili nakon svakog koraka. Odabrali su postupak iz robotova asortimana. De Ruiter objašnjava: „To je slično kao odabiranje posebnih sposobnosti lika u računalnoj igrici. Primjerice, mogli su pitati koje bi piće mušterija željela („Što biste željeli popiti?“), okrenuti robotovu glavu prema mušteriji, poslužiti piće – ili jednostavno ništa.“
U sljedećoj seriji, sudionici su promatrali reakciju mušterije i ponovo odabirali postupak i tako dalje. Ova interakcija se nastavila sve dok piće nije bilo posluženo ili je interakcija prekinuta. Sudionici studije nisu bili u interakciji sa stvarnim mušterijama, već sa snimkama njihova ponašanja. „Sudionici su uronili u situaciju i zaista su se trudili protumačiti podatke senzora. Više od svega nastojali su se ophoditi prijateljski i u skladu s društvenim normama prema svojim mušterijama.“
Kako znati želi li netko naručiti piće?
„Nove smo podatke potvrdili prijašnjim otkrićima: mušterije žele naručiti ako stoje blizu šanka i gledaju prema barmenu. Nije bitno govore li“, kaže Sebastian Loth, koautor studije. „Stoga smo uvjereni da su naši novi podaci pouzdani. Naša nova studija fokusirana je na barmenove postupke. Na primjer, sudionik nije odmah razgovarao s mušterijom, nego je prvo okrenuo glavu robota prema osobi i pogledao ju. Ovaj kontakt očima je vizualni stisak ruke. Otvara komunikacijski kanal tako da obje strane mogu govoriti. Možete o tome razmišljati kao o letimičnom provjeravanju slušaju li obje osobe na telefonskoj liniji prije nego što počnu razgovarati“, kaže Loth.
Jednom kad je ustanovljeno da mušterija želi naručiti, govor tijela postaje manje važan. „Na ovom stupnju, sudionici su se usredotočili na ono što je osoba rekla“, nastavlja Loth. Primjerice, ako je kamera izgubila mušteriju i robot je vjerovao da mušterija „nije vidljiva“, sudionici su zanemarili vizualne informacije. Nastavili su govoriti, poslužili su piće ili tražili mušteriju da ponovi narudžbu. „To znači da robotski barmen ponekad treba ignorirati podatke.“ Međutim, pravi je robot radio suprotno tijekom testiranja. „Ako mušterija nije bila vidljiva, robot je pretpostavio da ne može poslužiti piće ili razgovarati sa zrakom. Stoga je čekao kameru i ponovo započinjao čitav proces kao da je osoba upravo ušla u bar“, kaže Loth.
„Naši sudionici su bili brži i učinkovitiji nego robot zato što nisu bili zbunjeni tehnološkim propustima, već su se intuitivno usredotočili na važne informacije.“ To je otkrilo koje su informacije važne. Istraživači su iskoristili ovaj uvid i stvorili strategiju za svog robotskog barmena Jamesa. Loth zaključuje: „Ovo je primjenjivo na sve uslužne robote i brojne druge aplikacije.“
Ako radite u uslužnim djelatnostima, ne morate strahovati za svoj posao, jer James je zasad jedinstvena pojava i ima još mnogo za naučiti. No, nemojte se iznenaditi ako za desetak godina susretnete jednog od ovih brzo-učećih primjeraka umjetne inteligencije.
Izvor: Uni-bielefeld