Роботы прошли долгий путь с момента своего появления в середине 20-го века, от простых машин, выполняющих повторяющиеся задачи, до сложных машин, способных выполнять сложные задачи, такие как хирургические процедуры, исследование космоса и производство. Однако в способностях роботов по сравнению с людьми по-прежнему существует значительный разрыв, когда речь идет о понимании человеческих намерений, предпочтений и целей. Люди обладают врожденной способностью понимать действия друг друга, предугадывать намерения и сотрудничать в решении задач, что позволяет нам эффективно выполнять совместные задачи, такие как сборка мебели, приготовление еды и уборка дома. Роботы, с другой стороны, все еще с трудом предвосхищают действия и предпочтения человека, что ограничивает их способность помогать в совместных задачах.

Задача роботов понять человеческие цели, желания и убеждения:

Способность понимать человеческие цели, желания и убеждения известна как «теория разума» и является важнейшим навыком, который позволяет людям предвидеть действия, мысли и чувства друг друга. Этот навык естественен для людей, но по-прежнему сложен для роботов. Роботам не хватает интуиции и социальных навыков, которыми обладают люди, что затрудняет им понимание человеческих намерений и предпочтений. Например, при сборке мебели люди могут быстро адаптировать свою стратегию в зависимости от поведения или предпочтений партнера. Напротив, роботы могут быть не в состоянии предвидеть предпочтения человека или корректировать свое поведение на основе социальных сигналов, что ограничивает их эффективность в совместных задачах.

Потребность в том, чтобы роботы предсказывали предпочтения человека в задачах совместной сборки:

Чтобы устранить это ограничение, исследователи в области компьютерных наук изучают способы научить роботов предсказывать предпочтения человека в задачах совместной сборки. Прогнозирование человеческих предпочтений позволит роботам предвидеть действия и предпочтения человека, что сделает их эффективными помощниками в таких задачах, как сборка мебели или приготовление еды. Способность предсказывать предпочтения людей позволит роботам заранее извлекать необходимые инструменты и детали, экономя время и снижая рабочую нагрузку на людей. Прогнозирование предпочтений людей также поможет роботам завоевать доверие людей, что сделает их эффективными помощниками в задачах, требующих командной работы.

В недавней статье исследователи компьютерных наук USC Viterbi разработали метод обучения роботов тому, как предсказывать предпочтения человека в сборочных задачах. Исследователи обнаружили, что люди, как правило, используют схожие стратегии при сборке различных продуктов, что позволяет предсказать их поведение на основе их действий в небольшой сборочной задаче. Используя машинное обучение, исследователи научили робота узнавать предпочтения человека на основе их последовательности действий в небольшой задаче по сборке, что позволило роботу предсказать их поведение в более крупной задаче по сборке.

Исследование

Исследователи использовали алгоритмы машинного обучения, чтобы научить робота предсказывать предпочтения человека в задаче совместной сборки. Сначала они использовали небольшую задачу по сборке, чтобы узнать предпочтения человека. Эта небольшая задача по сборке состояла из робота и человека, работающих вместе, чтобы собрать игрушечную машинку. Во время этой задачи робот наблюдал за действиями человека и записывал их. Затем исследователи использовали эти данные для обучения алгоритма машинного обучения прогнозированию предпочтений человека в более крупной задаче сборки.

Для более крупной задачи по сборке исследователи использовали более сложную задачу по сборке, которая включала сборку небольшой полки. Робот был запрограммирован на предсказание следующего шага человека на основе его предыдущих действий. Затем прогнозы робота сравнивались с реальными действиями человека. Робот смог предсказать действия человека с высокой степенью точности.

Алгоритм машинного обучения, используемый исследователями, был основан на нейронной сети, которая представляет собой тип модели машинного обучения, которая может научиться распознавать закономерности в данных. Исследователи использовали сверточные нейронные сети (CNN) для изучения предпочтений человека. CNN — это тип нейронной сети, который обычно используется в задачах компьютерного зрения, но его также можно использовать для других типов данных, таких как действия, предпринимаемые человеком в задаче сборки.

Результаты пользовательского исследования показали, что робот способен предсказывать действия человека с высокой степенью точности даже в более сложной задаче сборки. Это важный шаг на пути к разработке роботов, которые могут эффективно работать вместе с людьми в совместных задачах. Это также открывает новые возможности для использования роботов в производстве и других отраслях, где необходимо сотрудничество с людьми.

Улучшения приложений

Разработка роботов, которые могут предсказывать и понимать предпочтения человека, имеет множество потенциальных применений, в том числе:

  1. Повышение производительности и безопасности на гибридных фабриках «человек-робот». Понимая и предсказывая предпочтения людей, роботы могут более эффективно работать вместе с людьми, что приводит к повышению производительности и безопасности на фабриках. Например, робот, который может прогнозировать движения людей, может помочь в задачах, требующих подъема тяжестей или повторяющихся движений, снижая риск травм для людей.
  2. Преимущества для людей с ограниченными возможностями или ограниченной подвижностью: Роботы, которые могут понимать предпочтения человека, могут оказывать помощь людям с ограниченными возможностями или ограниченной подвижностью. Например, робот, который может предугадывать движения человека с ограниченной подвижностью, может помочь с такими задачами, как одевание или приготовление еды, обеспечивая большую независимость.
  3. Персональная помощь на дому: роботы, которые могут понимать предпочтения человека, могут оказывать персональную помощь на дому. Например, робот, который может предугадывать предпочтения человека с нарушением зрения, может помочь с такими задачами, как идентификация объектов или навигация в незнакомой среде. Точно так же робот, который может предугадывать предпочтения пожилого человека, может помочь с такими задачами, как напоминания о приеме лекарств или мониторинг показателей жизнедеятельности.

В целом, способность роботов понимать и предсказывать предпочтения людей может революционизировать широкий спектр отраслей и улучшить качество жизни людей с ограниченными возможностями или ограниченной подвижностью.

Будущие направления Автоматическое проектирование канонических задач

Будущие направления этого исследования включают автоматическое проектирование канонических задач для различных типов сборочных задач. Создавая стандартизированные задачи для обучения робота, система может быть легко применена к более широкому кругу сборочных задач, что приведет к повышению производительности и эффективности на гибридных фабриках человека и робота.

Еще одна область будущих исследований — оценка преимуществ изучения человеческих предпочтений с помощью коротких задач в различных контекстах. Хотя исследование показало многообещающие результаты в прогнозировании предпочтений человека для небольших сборочных задач, неясно, будут ли те же методы работать для более крупных и сложных задач. Кроме того, исследователи могли бы изучить, как на прогнозы робота влияют различные факторы, такие как количество людей, участвующих в задаче, сложность процесса сборки и требуемый уровень сотрудничества.

Помимо промышленного применения, использование роботов, которые могут предсказывать предпочтения человека, может иметь значительные преимущества для людей с ограниченными возможностями или ограниченной подвижностью. Роботы-помощники, способные предвидеть потребности и предпочтения своих пользователей, могут значительно улучшить качество жизни тех, кто нуждается в дополнительной поддержке. В домашних условиях эти роботы могут помогать с домашними делами, такими как уборка или приготовление пищи, а в медицинских учреждениях они могут оказывать индивидуальный уход и поддержку пациентам.

В целом потенциальные области применения роботов, которые могут предсказывать предпочтения человека, обширны и разнообразны, и будущие исследования в этой области будут продолжать изучать новые и инновационные способы применения этой технологии на благо как промышленности, так и общества в целом.

Вывод:

В заключение следует отметить, что способность роботов быстро обучаться и предсказывать предпочтения человека в совместных задачах может произвести революцию в различных отраслях. Благодаря внедрению машинного обучения и исследований пользователей исследователи показали, что роботы могут точно предсказывать предпочтения людей и выполнять задачи безопасным и эффективным образом.

Влияние этой технологии может привести к повышению производительности и безопасности на гибридных фабриках человека и робота, что обеспечит более плавное сотрудничество между людьми и роботами. Это также могло бы принести пользу лицам с ограниченными возможностями или ограниченной подвижностью, предоставляя личную помощь на дому.

Двигаясь вперед, будущие направления включают автоматическое проектирование канонических задач для различных типов сборочных задач и оценку преимуществ изучения человеческих предпочтений из коротких задач в различных контекстах. Благодаря этим достижениям возможности интеграции роботов в нашу повседневную жизнь становятся еще более захватывающими.

В целом, потенциальное влияние роботов, способных быстро запоминать предпочтения человека, огромно и может привести к значительному прогрессу в различных отраслях. Поскольку исследования в этой области продолжаются, мы можем с нетерпением ждать будущего, в котором люди и роботы будут работать вместе в тесном сотрудничестве.

Следить Нравится Подписываться

Ссылка на журнал:

Херамб Немлекар, Нил Дханарадж, Ангелос Гуан, Сатьяндра К. Гупта, Стефанос Николаидис. Перенос знаний о предпочтениях людей в упреждающую помощь роботов в сборочных задачах. Конференция: HRI ’23: Международная конференция ACM/IEEE по взаимодействию человека и робота, 2023 г. DOI: 10.1145/3568162.3576965

Первоначально опубликовано на http://thetechsavvysociety.wordpress.com 9 апреля 2023 г.