当用户准备烘焙饼干时，机器人会监控用户的眼睛凝视和说话，以确定何时帮助用户。相信它:威尔逊、昂和鲍彻。随着越来越多的现实环境中引入机器人，它们能够有效地与人类用户合作是非常重要的。除了与人类交流和帮助他们完成日常任务之外，机器人自主决定是否需要他们的帮助也可能是有用的。富兰克林和马歇尔学院的研究人员最近一直在尝试开发能够提高社交辅助机器人性能的计算工具，让它们能够处理人类给出的社交线索并做出相应的反应。在arXiv上预先发布并于上周在AI-HRI研讨会um 2021上发表的一篇论文中，他们介绍了一种新技术，该技术允许机器人自主检测何时适合介入并帮助用户。
开展这项研究的研究人员之一杰森·r·威尔逊(Jason R. Wilson)告诉TechXplore，“我对设计机器人感兴趣，这些机器人可以帮助人们完成日常任务，比如做饭、学习数学或组装宜家家具。“我并不想取代那些帮助完成这些任务的人。相反，我希望机器人能够补充人类的帮助，尤其是在我们没有足够的人来帮助的情况下。”
威尔逊认为，当机器人帮助人类完成特定任务时，它应该以“有尊严”的方式来完成。换句话说，他认为机器人应该对用户的人性保持敏感，尊重他们的尊严和自主性。
机器人专家可以通过几种方式在设计中考虑用户的尊严和自主性。在他们最近的工作中，威尔逊和他的学生Phyo Thuta Aung和Isabelle Boucher特别关注保持用户的自主性。
威尔逊解释说:“机器人支持自主的一种方式是确保机器人在帮助太多和太少之间找到平衡。“我之前的工作是研究根据用户需要多少帮助来调整机器人辅助量的算法。我们最近的研究侧重于估计用户需要多少帮助。”
当人类在特定任务中需要帮助时，他们可以明确地请求帮助，或者以隐含的方式传达他们正在挣扎。例如，他们可以发表评论，比如“嗯，我不确定”，或者通过面部表情或肢体语言表达他们的沮丧。人类用来传达他们需要帮助的其他隐含策略包括使用他们的眼睛凝视。
威尔逊说:“例如，一个人可能会看着他们正在做的任务，然后看着一个能帮助他们的人，然后回头看这个任务。“这种凝视模式被称为确认性凝视，用于要求对方看他们正在看的东西，可能是因为他们不确定这是否正确。”
威尔逊、昂和鲍彻最近进行的研究的关键目标是让机器人以有用的方式自动处理与眼睛凝视相关的线索。他们创造的技术可以分析不同类型的线索，包括用户的语音和眼睛凝视模式。
“我们正在开发的架构会自动识别用户的语音，并对其进行分析，以确定他们是否表达了他们想要或需要帮助，”威尔逊解释道。“同时，该系统还检测用户的眼睛凝视模式，确定他们是否表现出与需要帮助相关的凝视模式。"
与其他增强人机交互的技术相比，这种方法不需要用户正在完成的特定任务的信息。这意味着它可以很容易地应用于在各种现实环境中操作的机器人，并被训练来处理不同的任务。
虽然威尔逊和他的同事创建的模型可以增强用户体验，而不需要特定于任务的细节，但开发人员仍然可以提供这些细节来提高其准确性和性能。在最初的测试中，该框架取得了非常有希望的结果，因此它很快就可以用于提高现有和新开发的社交机器人的性能。
威尔逊说:“我们现在正在继续探索什么样的社交线索最能让机器人确定用户何时需要帮助，以及他们需要多少帮助。“我们尚未使用的一种重要的非语言交流形式是情感表达。更具体地说，我们正在研究分析面部表情，以了解用户何时感到沮丧、无聊、忙碌或受到挑战。”
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