Credit:CC0 Public Domain Robots可以在大学校园里送食物，也可以在高尔夫球场上一杆进洞，但即使是最复杂的机器人也无法完成对人类日常生活至关重要的基本社交活动。麻省理工学院的研究人员现在已经将某些社交互动纳入机器人框架，使机器能够理解相互帮助或阻碍意味着什么，并学会自己执行这些社交行为。在模拟环境中，机器人观察它的同伴，猜测它想完成什么任务，然后根据自己的目标帮助或阻止另一个机器人。
研究人员还表明，他们的模型创造了现实和可预测的社会互动。当他们向人类展示这些模拟机器人相互交流的视频时，人类观众大多同意这一模型，即什么类型的社会行为正在发生。
让机器人展示社交技能可以带来更顺畅、更积极的人机交互。例如，辅助生活设施中的机器人可以利用这些能力来帮助为老年人创造一个更加关爱的环境。新模型还使科学家能够定量测量社会互动，这可能有助于心理学家研究自闭症或分析抗抑郁药的效果。
“机器人将很快生活在我们的世界里，它们真的需要学习如何以人类的方式与我们交流。他们需要明白什么时候是他们帮助的时候，什么时候是他们看到他们能做些什么来防止事情发生的时候。这是一项非常早期的工作，我们只是在触及表面，但我觉得这是第一次非常认真地尝试理解人类和机器进行社交互动意味着什么，”首席研究科学家、计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)信息实验室小组组长、CBMM大脑、思维和机器中心成员鲍里斯·卡茨(Boris Katz)说。
CSAIL的研究助理Ravi Tejwani是该论文的合著者，她也加入了Katz的行列；合著者颜令国，CSAIL博士研究生；脑与认知科学系博士后舒；以及资深作者安德烈·巴布，他是CSAIL和CBMM的研究科学家。这项研究将在11月的机器人学习会议上发表。
社会模拟
为了研究社交互动，研究人员创建了一个模拟环境，机器人在二维网格中移动时，会在其中追求物理和社交目标。
物理目标与环境有关。例如，机器人的物理目标可能是导航到网格上某个点的树。社交目标包括猜测另一个机器人试图做什么，然后根据这个估计采取行动，比如帮助另一个机器人给树浇水。
研究人员使用他们的模型来指定机器人的物理目标是什么，它的社会目标是什么，以及它应该在多大程度上强调其中一个。机器人因采取行动更接近完成目标而获得奖励。如果一个机器人试图帮助它的同伴，它会调整它的奖励来匹配另一个机器人的奖励；如果它试图阻碍，它会调整它的奖励，使其相反。计划者是一种决定机器人应该采取哪些行动的算法，它利用这种不断更新的奖励来引导机器人实现身体和社会目标的融合。
“我们已经为您如何模拟两个代理之间的社会互动打开了一个新的数学框架。如果你是一个机器人，你想去X位置，而我是另一个机器人，我看到你试图去X位置，我可以通过帮助你更快地到达X位置来配合。这可能意味着让X离你更近，找到另一个更好的X，或者采取你在X必须采取的任何行动。我们的公式允许计划发现“如何”；我们根据社交互动在数学上的含义来说明‘什么’”，Tejwani说。
混合机器人的身体和社会目标对于创造现实的互动很重要，因为互相帮助的人会走得很远。例如，一个理性的人可能不会把钱包交给一个陌生人，巴布说。
研究人员用这个数学框架定义了三种类型的机器人。0级机器人只有物理目标，不能社交推理。一级机器人有物理和社会目标，但假设所有其他机器人只有物理目标。一级机器人可以根据其他机器人的物理目标采取行动，比如帮助和阻碍。2级机器人假设其他机器人有社交和身体目标；这些机器人可以采取更复杂的行动，比如加入进来一起帮忙。
评估模型
为了看看他们的模型与人类对社会互动的观点相比如何，他们在0、1和2级创建了98个不同的机器人场景。12个人观看了196个机器人互动的视频片段，然后被要求估计这些机器人的身体和社会目标。
在大多数情况下，他们的模型与人类对每个框架中发生的社会互动的想法一致。
“我们有这种长期的兴趣，既要为机器人构建计算模型，也要更深入地挖掘这方面的人性。我们想从这些视频中找出人类用来理解社会互动的特征。我们能对你识别社会交往的能力做一个客观的测试吗？也许有一种方法可以教人们认识到这些社会互动，并提高他们的能力。我们离这还有很长的路要走，但即使只是能够有效地衡量社会互动，也是向前迈出的一大步，”巴布说。
走向更复杂
研究人员正在开发一个带有3D代理的系统，该系统允许更多类型的交互，例如操纵家庭物品。他们还计划修改他们的模型，以包括行动可能失败的环境。
研究人员还想在模型中加入一个基于神经网络的机器人规划器，它可以从经验中学习，执行速度更快。最后，他们希望运行一个实验来收集关于人类用来确定两个机器人是否在进行社交互动的特征的数据。
巴布说:“希望我们将有一个基准，让所有的研究人员都致力于这些社会互动，并激发我们在其他领域看到的科学和工程进步，如物体和动作识别。
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