身体的智能:11.6能社交的机器人




身体的智能:11.6能社交的机器人


具有社交能力的机器人是Atsuo TakanishiWF-4),Hirochika Inoue1.7.


HiroshilshiguroRobovie),Fumio Hara Hiroshi Kobayashi面部机器人)那样的梦想家以及如HondaAsimo),Toyota(伴倡机器人),SonyQrio),KawadaHRP-2)和Kokoro DreamsActroid)这样的公司在他们进行研究开发项目时始终记在脑子里的念头。用非常有限的传感和动力系统在机器人上实现何种程度的社交技能是二个公开问题。语言是社交的重要组成部分,事实上人类对自然语言的独特处理能力可能需要相当复杂的感觉运动系统来为所交流的(这又与前面第5章讨论的符号基础问题有关)丰富概念结构提供适当的基础。这种情况究竟到什么程度,是一个在语言发展领域一直被研究的公开问题。许多机器人能交谈,即它们具有一些基本的交谈技能,但是在很大程度上,这些技能都是完全没有基础的,而且与机器人太身


的具身性也没有关联,这些语言是被程序化到机器人上的,而不是通过它自身的感觉运动系统获得的。此外,一般说来机器人的语言沟通能力十分有限。即使是预先编程好的、十分有限的语言能力也能打动人们,这也只是因为我们普遍存在的对人格化的喜爱。这个现象已经在20世纪60年代由Josef
Weizenbaum
著名的计算机程序Eliza论证说明了。虚拟精神病学家Eliza是基于模式匹配的算法进行工作的,它能够整理人们输入的语句并把它作为问题输出,因此用户们会觉得这个程序能够理解他们,尽管在这里理解这个说法与我们每个人通常的标准都不相符。机器人需要何种程度与人类类似的感觉一运动能力才能发展像人类那样的自然语言能力,仍旧是一个公开的研究问题。


特别为与人交互设计的著名的交流机器人Robovie是由大阪大学的Hiroshi Ishiguro以及京都ATR研究实验室的成员共同设计aRobovie的名字采用了法文


“vie”,意思是生活,因此Robovie字面上翻译为生活机器人。尽管目的是为了开发拟人机器人(身体的外形已经有点像人了,它有两只手臂,一个脑袋,视觉和声音系统以及耳朵(麦克风),它还是利用了自然界里没有的技术,如用来移动的轮子,全方位摄像头,用来确定距离的声呐传感器,RFID标签识别器以及无线连接因特网。


识别和表达情感是许多拟人机器人项目的一个主要设计目标。假设这两种能力是机器人与人类之间进行流畅的交互所必需的,这个假设还需要长期的测试。按照常规来说,人类可以和机器很顺利地交互,如我们的车,我们的立体声音响还有家用电器,我们似乎很高兴它们是没有任何感情的机器。由ATR的研究者们在日本语言学校做的实验清楚地表明,对于人们如何与有社会技能的机器人交互进行长期测试是必要的。当Robovie刚被引进到学校的时候,学生们经常和它交互,但是两个礼拜以后,交互的频率明显就减少了,这种现象是我们在娱乐机器人那章中所讨论过的。通常复杂系统的新鲜感消失得很快,特别是如果机器不会学习,无法展示新的行为的话。


让我们试着把一些设计原理运用到这些机器人上。Robovie所依据的设计原理之一(无论是明确的抑或是隐含的)就是三要素原理,他们修改了机器人的环境而不是把所有东西都放进机器人中,以这样独特的方式利用环境支架效应。例如,通过把RFID标签放置到环境中和学生身上,Robovie就能识别它周围不同小组的学生们,如果仅凭视觉、听觉和触觉是很难做到的。从这种意义上来说,它也符合廉价设计原理,位于环境中的技术经常能使机器人变得更加简单。把标识和传感器放在人身上,而不只是放在机器人上,使我们回到电子人的状态,如果人们身上带有(或者包含)科技,也许未来的机器人能够更好地与人交互。


这个主意也结合了综合化方法论与研究如其所能的生命的目的一新的生命方式,或至少是新的交互对象的类型,将带来接触和交流的许多新的可能性(也


可以参见我们第8章中关于普适计算的讨论)。冗余性原理也应用到了Robovie身上:放置到学生们身上的RFID标签与基于视觉的面部识别系统(也许也包含了声音识别系统)提供了部分重叠的功能。其他的设计原理我们就不在这里讨论了,因为它们没怎么应用到Robovie的设计中。通常来说设计交互的机器人可能要比设计一个单独的机器人更加简单,因为交互的特性能够被充分利用,而且参与者也能够为相互的行为提供支架,如果一个人问了一个特别的问题,他就塑造了机器人应该提供的回答,反之亦然。这种把交谈作为支架工具的想法是由Simon Garod 在论文为什么交谈那么容易?中提出来的,(Garod Pickering2004),其中他指出两个参与者的思考过程都是通过交谈相互关联和支撑的,因此要比演讲更加容易。







 





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