Говорящий робот поздравлял калужан с Новым годом в музее космонавтики
Пообщаться с роботом, посетить интерактивную выставку, посвященную новому году, и принять участие в увлекательных акциях калужане могли во время новогодних каникул в музее космонавтики.
Фото: Юлия Лесина/Ника ТВ
Около полутора тысяч человек приняли участие в акции «космическая почта», отправив открытки с новогодними поздравлениями друзьям и родным. Взрослые и дети приняли участие в квесте, в котором с помощью специального приложения могли считать QR-код, получить задание на телефон и самостоятельно изучить предметы и экспонаты.
Фото: Юлия Лесина/Ника ТВ
Посетители узнали, как проходит праздник у космонавтов, по какому времени они ориентируются и сколько раз могут встретить Новый год.
В космическом кинозале показали фильмы о космосе. И сами космонавты поздравили жителей новогодней столицы. Сейчас в музее идет серьезная работа по популяризации международного сотрудничества в космосе. Помимо традиционных программ калужан ждут выставки космической архитектуры и дизайна и новые направления.
Юлия ЛЕСИНА
Нашли опечатку в тексте?
Выделите её мышкой!
И нажмите
Ошибка в тексте
Читайте наши новости в:
Отправить
Войдите на сайт
, используя аккаунт своей социальной сети:
SoftBank опроверг информацию о прекращении производства робота Pepper
Японская технологическая компания SoftBank развеяла слухи о том, что выпуск популярной модели робота Pepper будет прекращен — ранее об этом сообщил ряд зарубежных СМИ. Производитель указал на то, что «многие люди были бы опечалены», если бы это оказалось правдой. Чем известен робот Pepper и почему его так любят — выясняла «Газета.Ru».
Производство робота Pepper продолжится — слухи о его прекращении являются фейком, сообщает
Associated Press со ссылкой на компанию SoftBank.
«Эта часть бизнеса остается без изменений», — заявил представитель SoftBank Аи Китамура.
Pepper — это человекоподобный говорящий робот, который был впервые представлен публике семь лет назад. Ранее СМИ сообщили о том, что его производство было прекращено из-за нерентабельности и низкой популярности. В компании признали, что выпуск новых моделей временно приостановлен, но об «убийстве» Pepper речь не идет.
close
100%
Christian Charisius/Global Look Press
При этом Китамура отметил, что у Pepper появилось множество фанатов по всему миру, и они «были бы опечалены», если бы робот пропал из оборота. Действительно, за свою недолгую историю Pepper успел поучаствовать во многих мероприятиях и попасть в заголовки прессы, сообщает портал The Next Web.
Например, в 2018 году робота взяли на работу в один из продовольственных магазинов Шотландии, но спустя неделю уволили.
«Фабио» — такой псевдоним выдали андроиду работодатели — нервировал и сбивал с толку покупателей.
«К сожалению, Фабио не показал себя так хорошо, как мы на то рассчитывали. Клиенты старались его избегать», — заявила владелица магазина Луиза Марджиотта.
В том же году Pepper посетил британский парламент, став первым свидетелем-нечеловеком, который принял участие в слушаниях. Впрочем, все вопросы и ответы были прописаны заранее, так как робот не имеет функции формулирования собственных оригинальных мыслей.
In a UK first, Pepper the robot faced the UK parliament’s Education Select Committee on Tuesday to ‘give evidence’ about the use of technology in the classroom. Twitter
— On Demand News (@ODN) October 17, 2018
В 2017 году Pepper стал буддистским монахом — в сети завирусилось видео, где робот выполняет похоронный обряд на выставке Life Ending Industry Expo в Токио. Предполагалось, что Pepper сможет помогать священникам в селах и деревнях, но с того времени не появилось нет никакой информации о том, что андроид действительно принимает участие в похоронах.
Meet Pepper — the Japanese robot trained to host low-priced Buddhist funerals. Twitter
— BBC Business (@BBCBusiness) August 24, 2017
Шесть лет назад Pepper стал жертвой нападения — 60-летний мужчина, находясь в состоянии алкогольного опьянения, был арестован за то, что ударил робота из злости. Полиция сообщила, что поврежденный робот начал двигаться медленнее и «соображать» медленнее после атаки.
Злоумышленник отметил, что не желал роботу зла — он рассердился на продавца в магазине, а Pepper просто стоял рядом.
Кроме того, большое количество знаменитостей и даже первых лиц государства в разное время жали Pepper руку в качестве признания его «эмоционального интеллекта» — среди них, например, канцлер Германии Ангела Меркель и экс-президент Франции Франсуа Олланд.
На прошлой неделе стало известно о том, что Hyundai приобрел 80% акций производителя роботов Boston Dynamics. Сделка оценивается в $1,1 млрд.
Здравствуйте! Я — русский робокоп
Российские роботы начали работу в полиции Абу-Даби — столице Объединенных Арабских Эмиратов и в аэропорту Стамбула в Турции. Машины разработаны российской компанией «Промобот» из Перми.
Единственный в мире робот, говорящий на арабском языке, сейчас патрулирует в Абу-Даби. Он присматривает за посетителями полицейского офиса с помощью камеры видеонаблюдения. Так как робот снабжен программой распознавания лиц, он может мгновенно выявить тех, кто находится в розыске. Также он «знает в лицо» всех полицейских и может отличить их от посетителей. Робот, кроме арабского языка, владеет еще и английским. В его память загружены тысячи ответов на всевозможные вопросы. И что, еще немаловажно сейчас, умная машина оборудована бесконтактным термометром.
— С его помощью мы разгрузим сотрудников полиции от рутинной патрульной работы и ограничим контакты между людьми на период пандемии COVID-19, — говорит Сухаил Аль-Хаили, исполнительный директор полиции Абу-Даби.
— Для нас это не первый подобный опыт разработки, — отметил Олег Кивокурцев, директор по развитию компании «Промобот». — Наши роботы уже трудятся в полиции Казахстана, российских МФЦ, отделениях сотовой связи в Турции, Национальном банке Омана, где выполняют похожие задачи. В этой должности робот исключает все ошибки человеческого фактора — он не устает, не грубит посетителям, не опаздывает на работу, а самое главное — никогда не ошибается. Человек может забыть ответ на определенный вопрос или по невнимательности неверно измерить температуру, а робот — никогда.
Еще один пермский робот вышел на работу в аэропорту имени Сабихи Гекчен в Стамбуле. Он помогает пассажирам пройти к выходу на посадку или сориентироваться в терминале и даже может вызвать такси. Разговаривать машина может на пяти языках — русском, английском, турецком, арабском и испанском.
— Аэропорт имени Сабихи Гекчен обслуживает около 30 миллионов пассажиров в год и является одним из самых загруженных аэропортов Европы, — говорит Сельчук Йаран, официальный представитель российской компании в Турции. — Цифровизация помогает аэропорту справиться с такой нагрузкой, освободив персонал от рутинной работы. Робот всегда спокоен, не волнуется, и никогда не забудет важную информацию.
Робот всегда спокоен, не волнуется и никогда не забудет важную информацию. Но может и задержать преступника, применив спецсредства
Работающий в аэропорту пермский робот вызывает повышенный интерес среди пассажиров. С ним разговаривают, фотографируются и, конечно, пользуются его подсказками.
Вскоре роботизированный страж порядка появится и в России.
Справка «РГ»
Компания «Промобот» получила финансовую и нефинансовую поддержку благодаря нацпроекту «Международная кооперация и экспорт». Специалисты Российского экспортного центра помогли проанализировать потенциальные рынки сбыта и найти покупателей. Также благодаря нацпроекту «Международная кооперация и экспорт» компания участвовала в ежегодной выставке «Экспортер года», где заняла первое место.
Пермские робототехники уже разработали экземпляр умной машины и для российской полиции — уже создан тестовый экземпляр, и возможно, роботизированный страж порядка появится и в России.
Говорящий робот-гуманоид официально принят в среднюю школу в Японии
13 апреля, Минск /Корр. БЕЛТА/. Говорящий робот-гуманоид Pepper официально принят в среднюю школу в Японии, сообщают информагентства.
Робот, оснащенный большим количеством камер и датчиков, которые позволяют ему распознавать практически весь спектр человеческих эмоций, будет учиться вместе с детьми впервые в мире.
Кибернетическое устройство было принято в среднюю школу в японском городе Васэда в префектуре Фукусима. Учеников призвали максимально использовать уникальные шансы общения с роботом, а сам робот сообщил, что «никогда не думал, что будет принят в человеческую школу» и пообещал усиленно заниматься.
Робот-гуманоид Pepper умеет говорить по-японски и по-английски, поэтому его предполагается в основном использовать на занятиях по английскому языку.
Разработчки робота — японская компания мобильной связи Softbank Corp. Такие устройства предназначены в основном для обслуживания клиентов в банках и в магазинах. В июне прошлого года первая партия из тысячи роботов Pepper по цене 214 тыс. иен ($1,9 тыс.) за штуку была раскуплена за одну минуту.
В Японии поощряется производство и внедрение роботов, что связывается с ожиданиями выхода страны на лидирующие позиции в мире в этой отрасли экономики.-0-
5 домашних роботов, которые изменят вашу жизнь :: Дизайн :: РБК Недвижимость
Если вам нужна помощь в приготовлении обеда или уборке — купите робота. Редакция «РБК-Недвижимости» выбрала пять самых интересных домашних помощников, которые упростят жизнь
Фото: zenbo.asus.com
Современные роботизированные машины умеют заказывать продукты, заботиться о домашних животных, вызывать скорую, мыть полы, убирать детские игрушки и находить потерянные ключи. Если совсем недавно мы только мечтали о роботах-домработницах из фантастических фильмов, то сегодня их можно заказать через интернет. Похоже, будущее наконец настало. Мы выбрали пять самых интересных и полезных моделей электронных помощников для дома.
Спойлер: некоторые из них стоят дешевле, чем новый iPhone 11.
Asus Zenbo: робот-домохозяйка
Asus Zenbo напоминает робота-уборщика Wall-E из одноименного мультфильма Pixar. Это мобильный домашний робот, который обеспечит вам дружескую поддержку, поможет по дому и развлечет семью, когда это потребуется. Кроме того, робот способен управлять домашними устройствами и освещением и ухаживать за пожилыми людьми. Например, он напоминает о назначениях врача и очередном приеме лекарств. Если нет времени прочитать детям сказку, Zenbo сделает это за вас. А еще споет, станцует и поиграет с ними в игры. Пока вы дома, он учится и адаптируется к вашему поведению. Когда вас нет — превращается в домашнюю систему безопасности.
Если в дом проникнут грабители, робот тут же сообщит об этом хозяевам и перейдет в режим дистанционного управления — через его встроенную камеру вы сможете осмотреть жилище. Zenbo передвигается с помощью двух колес и откликается на голосовые команды, а его эмоции и реакции отражаются на специальном сенсорном экране, выполненном в виде лица. Несмотря на многочисленные умения Zenbo, это одна из самых бюджетных моделей роботов. Он стоит дешевле смартфона — всего $599. «В течение десятилетий люди мечтали о таком компаньоне. Поэтому мы стремимся к тому, чтобы роботы были доступны каждому», — рассказал председатель правления Asus Джонни Ши.
Amazon Echo: голосовой помощник на все случаи жизни
Amazon Echo — многофункциональный голосовой помощник. Он стал хитом в США и породил конкурентов от Google, «Яндекс» и других крупных технологических компаний. Умная колонка умеет воспроизводить музыку и аудиокниги, информирует о курсе биткоина и делится последними новостями в стране и мире. Кроме того, среди ее возможностей — управление умным домом. Смарт-динамик от Amazon способен контролировать все: от света до стиральной машины. А еще он помогает приготовить обед, подбирает вино под ваше настроение, заказывает пиццу и играет в популярные игры с помощью голосовых команд. Например, в Skyrim или «Камень, ножницы, бумага».
Echo разбудит вас, вызовет такси, забронирует столик в ресторане и напомнит о том, когда необходимо покормить собаку. Все настройки и дополнительные «навыки» голосового ассистента устанавливаются в специальном приложении. Единственный минус — умный прибор пока знаком только с тремя языками. Это английский, немецкий и японский. Цена колонки стартует с $99. Некоторые варианты Echo также позволяют совершать видеозвонки, просматривать изображение с видеокамер, управлять приложениями стриминговых платформ и делать покупки на Amazon. Правда, некоторые владельцы Echo опасаются, что колонку можно использовать как полноценное шпионское устройство.
Varram Pet Fitness Robot: компаньон для животных
Вы наверняка волнуетесь из-за того, что в ваше отсутствие домашний питомец скучает и мало двигается? Попробуйте купить ему Pet Fitness Robot от Varram. Он незаменим для всех занятых владельцев кошек и собак. Если у вас плотный график и животное подолгу остается в одиночестве, устройство за $149 позаботится о нем. Робот-компаньон передвигается по любым напольным покрытиям, увлекая за собой собак и кошек и заставляя их больше двигаться. Pet Fitness Robot изготовлен из ударопрочного нетоксичного поликарбоната и силикона и оборудован специальными инфракрасными датчиками, благодаря которым он легко объезжает препятствия и не застревает в узком пространстве.
В разработке устройства участвовали опытные ветеринары и кинологи. Поэтому, даже когда фактор новизны исчезнет, животному не наскучит его «электронный друг». Во-первых, чтобы привлечь внимание питомца, робот издает различные звуки. Во-вторых, он угощает животное его любимыми лакомствами, которые помещаются в специальный контейнер. При движении Pet Fitness Robot будет периодически подбрасывать их питомцу. С помощью приложения от Varram вы сможете дистанционно устанавливать расписание игр и режим кормления, а также отслеживать активность животного. Кстати, скорость, звуки и маршрут движения фитнес-робота тоже регулируются.
Aeolus Robotics: новый член семьи
Домашний помощник от Aeolus Robotics — это даже не робот, а полноценный член семьи. Он помогает во всем: от заказа еды до уборки и поиска потерянных носков. К тому же выглядит робот почти как человек и весит как 12-летний ребенок. По словам производителей, возможности их разработки пока тоже на детском уровне, но сотрудники американского стартапа намерены превратить робота во «взрослого». Находясь рядом, машина изучает каждую деталь из жизни семьи, учится воспринимать окружающую обстановку и адаптируется к вашему поведению. На основании этих данных она постоянно совершенствует качество своей службы. Например, каждый раз возвращает вещи на место.
Программное обеспечение робота регулярно обновляется. А чем больше вы его используете, тем увереннее он становится. Если вы потеряли ключи, робот поможет их найти. Для этого ему достаточно «вспомнить», где он их видел в последний раз. Нужно сделать перестановку? Разработка Aeolus Robotics легко передвинет мебель. А еще она вымоет посуду, принесет прохладительные напитки и вызовет скорую, если кому-то станет плохо. Управлять устройством можно с помощью голосовых и текстовых команд. Умный помощник способен интегрироваться с другими интеллектуальными домашними устройствами. Например, с Amazon Echo. Правда, кому-то его функционал кажется пугающим.
Autonomous Tidying-up Robot System: робот-уборщик
В прошлом году компания Preferred Networks Inc показала роботизированную машину для уборки, использующую возможности глубокого обучения. В отличие от аналогов, которые работают на заводских линиях, она умеет реагировать на сложные и динамичные ситуации, возникающие в быту. По словам разработчиков, это первый робот, который автоматически поддерживает чистоту и порядок в квартире. Благодаря системе компьютерного зрения он быстро и точно идентифицирует тип и местоположение предметов, захватывает и раскладывает по местам разбросанные игрушки, ручки, тапки и другие предметы. Для этого у робота есть складывающийся манипулятор.
Полностью автономная машина понимает разговорный язык и планирует свои действия, придерживаясь человеческих рекомендаций. Например, она заранее выбирает, какой объект и каким образом лучше поднять и положить в нужное место. Кроме того, Autonomous Tidying-up Robot System запоминает планировку комнат и расположение мебели. Максимальная скорость движения робота — 800 м/ч. Разработкой «тела» робота занимались специалисты компании Toyota Motor Corp. По замыслу авторов, он должен стать хорошим персональным помощником для пожилых людей и инвалидов. Начало массовых продаж запланировано на 2023 год. Первыми его смогут опробовать жители Японии.
Хлеб из печи, говорящий робот София и кит – в Казани открылся мировой чемпионат WorldSkills («Без формата»)
Как сообщает пресс-служба администрации Чебоксар , 22 августа в Казани состоялась церемония открытия 45-го мирового чемпионата по профессиональному мастерству по стандартам WorldSkills. Красочное представление прошло на стадионе «Казань Арена». Во время шоу прямо на глазах у зрителей пекари готовили хлеб, а робот София рассуждала о взаимодействии современных технологий и человека.
Гостями церемонии открытия стали премьер-министр России Дмитрий Медведев, заместитель председателя правительства РФ Татьяна Голикова, президент РТ Рустам Минниханов, мэр Казани Ильсур Метшин, президент WorldSkills International Саймон Бартли, генеральный директор Союза «Молодые профессионалы» (Ворлдскиллс Россия) Роберт Уразов и другие. В мероприятии также принял участие глава администрации Чебоксар Алексей Ладыков .
Началась церемония с выноса флага WorldSkills и парада участников чемпионата. Напомним, что Россию на соревнованиях представляют 63 молодых специалиста, в том числе 14 татарстанских ребят.
Церемония открытия представляла собой театрализованное шоу, подготовленное творческой группой знаменитого композитора, народного артиста и заслуженного деятеля искусств РФ Игоря Крутого и режиссера Алексея Сеченова. Представление было посвящено истории становления профессионалов. Одним из самых массовых номеров стал танец, в котором артисты перевоплотились в специалистов рабочих профессий — строителей, пекарей, швей, электриков, автослесарей и других. Номера сопровождались выступлениями звезд российской эстрады – певицы Елки, Александра Панайотова, Ян Гэ, инди-группы Therr Maitz и Jukebox Trio.
Зрители также услышали истории людей, добившихся успехов в своей профессии. Например, про свой карьерный путь рассказала Екатерина Березий — директор компании, занимающейся производством экзоскелетов.
Самым необычным гостем церемонии стала робот София – умная машина размышляла о взаимоотношениях робота и человека.
Отмечается, что зрители не просто наблюдали за происходящим на сцене, но и принимали активное участие в представлении. Перед началом церемонии каждый гость получил пульт, с помощью которого мог ответить на философские вопросы, связанные с профессией, призванием и самосовершенствованием.
Казанцы и гости города, пришедшие на стадион, увидели высокотехнологичное шоу со спецэффектами. Так, посреди сцены была установлена гигантская перевернутая пирамида, которая раскрылась во время представления. На сцене возвышались объемные треугольники, на которых в режиме реального времени проецировались голограммы, нарисованные VR-художниками.
Создавать декорации могли и сами зрители. В шоу использовались технологии дополненной реальности. С помощью специального приложения в виртуальном пространстве стадиона появлялись 3D-эффекты – «летающий» кит, лепестки роз, а сцена на время превратилась в кекс.
Успехов на соревнованиях молодым профессионалам на церемонии открытия пожелал Премьер-министр России Дмитрий Медведев. Он отметил, что Россия впервые принимает мировой чемпионат WorldSkills, который принес в страну энергию для создания современного образования и интерес к рабочим профессиям. «WorldSkills давно стал гораздо больше, чем просто конкурс среди молодежи – фактически это чемпионат будущего. Здесь люди из разных стран, разных культур могут вместе работать, конкурировать и, конечно, общаться. Это будущее, в котором есть место для творчества и открытий, для дружбы и новых побед. Здесь можно получить главный навык для человека XXI века – привычку учиться, чтобы найти профессию по душе и стать в ней настоящим мастером«, – сказал Дмитрий Медведев.
Президент WorldSkills International Саймон Бартли в свою очередь поблагодарил всех, кто принимал участие в организации соревнований. «Необходимо проявить себя с лучшей стороны и в то же время соревноваться честно и справедливо«, — сказал Саймон Бартли, обращаясь к конкурсантам.
«Вы вернетесь из Казани домой с гордо поднятой головой и сердцами, наполненными гордостью, за то, что каждый из вас уже стал чемпионом. Прочувствуйте каждую секунду этого события!«, — добавил он.
Робокот — необычный друг одиноких пожилых людей
Дэйв Ли
Североамериканский корреспондент Би-би-си по вопросам технологий
Подпись к фото,
Джим Макгакен сразу подружился с Аланом, но опасается, что скоро интерес к роботу пропадет
«Он как настоящий, — говорит Джим Макгакен, когда я сажаю Алана к нему на колени. – У него внутри даже что-то урчит».
Джим живет в доме для престарелых Лейк Парк в Окленде, штат Оклахома.
А Аланом я назвал кота-компаньона, игрушку, разработанную компанией Hasbro.
Алан – первенец в новой серии «Радость для всех», которая была разработана компанией Hasbro не только для игры, но и для решения более серьезных проблем, таких как одиночество.
Подпись к фото,
Робот-кот был создан не столько для игры, сколько в качестве компаньона для пожилых одиноких людей
Робокот был сделан так, чтобы быть во всем похожим на настоящую кошку. Он очень убедительно мурлычет и мяукает, правда не слишком достоверно. Он пушистый, и его приятно гладить, хотя жесткие электронные «внутренности» выдают Алана и портят иллюзию.
Но даже при всех этих недостатках, сразу после того, как робокот включается, он перестает быть роботом и превращается в кота.
«Так приятно слышать его мурлыкание, — говорит Мириам Бимс, настоящий кот которой, Ям-Ям, умер год назад. – По ряду причин я решила, что пока не могу вновь завести настоящего».
Робокот реагирует на контакт при помощи довольно примитивных сенсоров, встроенных в его тело. Если погладить Алана по спине, он начнет мяукать, если почесать шею – тоже замяукает. Когда темнеет, Алан начинает зевать и дремать. Все его движения спонтанны, и это добавляет реализма.
«Мы не думаем, что это заменит настоящих домашних животных, — признает вице-президент Hasbro Тед Фишер, кстати, страдающий от аллергии на кошек. – Мы просто хотели создать интерактивного компаньона, который был бы узнаваем и выглядел как настоящий».
Надо сказать, что по мере старения населения нашей планеты бизнес-перспективы Hasbro становятся поистине необозримыми.
«Нам очень приятно, что мы можем что-то сделать для этой возрастной категории, — признается Тед Фишер, — мы будем следить за развитием этого эксперимента и извлекать полезные уроки».
Медицинские предписания
Подпись к фото,
Морской котик Паро — тоже робот, но очень дорогой. Он уже считается медицинским оборудованием
Между тем, исследования показывают, что пожилым людям, особенно страдающим от старческого слабоумия или болезни Альцгеймера, чрезвычайно полезно общение с роботами-компаньонами.
Возьмите, к примеру, Паро, японского робота-морского котика. Он как живой, чрезвычайно симпатичный, да к тому же напичкан самой современной электроникой. Даже заряжать его приятно: вы просто вставляете ему в рот детскую соску.
Паро намного более продвинутый, чем Алан, но и стоит он дороже – около 5 тыс. долларов – и преподносится как медицинский агрегат.
Подпись к фото,
По словам доктора Таканори Сибата, Алан «всего лишь игрушка» по сравнению с его детищем — Паро
Когда я встретился с создателем Паро, доктором Таканори Сибата на Всемирной выставке электроники в Лас-Вегасе, он хорошо отозвался об Алане, но не преминул подчеркнуть, что это «всего лишь игрушка».
Паро же официально используется во всем мире, в том числе в государственной системе здравоохранения Великобритании. В этому году намечено даже провести обсуждения по поводу того, стоит ли закупить больше роботов Паро для больниц и домов престарелых.
И все потому, что люди извлекают большую пользу от общения с роботами-компаньонами. Ведь люди, о которых персонал заботится 24 часа в сутки, сами хотят быть кому-то нужными, и это чувство придает им сил.
Приветливая мордочка
Подпись к фото,
Мириам Бимс с самого начала была убеждена, что Алан — это кошечка-девочка
Между тем, Алан успешно обжился в Лейк Парк и пользуется большой популярностью.
Как и следовало ожидать, обитатели дома для престарелых только о нем и говорят. А заодно вспоминают о котах и кошках, которые жили когда-то с ними.
«У многих наших родителей когда-то были кошки, и им есть что вспомнить», — говорит Тед Фишер, добавляя, что его компания намерена расширить список роботов-животных, возможно, добавив к ним собак.
Тем временем Джим опасается, что робокот скоро всем надоест, что вызывает у Алана недовольное «мяу».
«Кошка оскорбилась!» — шутит Мириам, которая утверждает, что Алан на самом деле девочка.
Подпись к фото,
Вице-президент Hasbro Тед Фишер уверен, что у продукции его компании — большое будущее
Кому-то может показаться странным, что люди завязывают настоящие отношения с мягкой игрушкой, начиненной электроникой. Но дело совсем не в этом.
Алан и другие электронные зверушки кажутся глупыми лишь тем людям, у которых нет в таких компаньонах нужды. Для тех же, кто остро нуждается в компании, это способ отвлечься от грустных мыслей, увидеть приветливую мордочку, в общем, хотя бы на время почувствовать себя лучше.
Между тем в судьбе Алана, который по-прежнему живет в Лейк Парк, произошла разительная перемена: сотрудники дома для престарелых сообщили мне, что на собрании жильцы проголосовали за то, чтобы присвоить ему женское имя Бинго.
Концепция
| Говорящая робототехника
Concept
Talking Robotics — это серия виртуальных семинаров о робототехнике и ее взаимодействии с другими соответствующими областями, такими как искусственный интеллект, машинное обучение, исследования дизайна, взаимодействие человека и робота и другие. Мы стремимся продвигать размышления, диалоги и место для общения.
Формат
Talking Robotics проводится виртуально и раз в две недели, то есть каждые две недели, 30 минут на презентацию и 30 минут на вопросы и ответы и нетворкинг. Заседания проходят в формате круглого стола, где каждый может поделиться идеями. Записи и материалы доступны на этом веб-сайте.
График переговоров
Проверьте наш календарь или загрузите .ics
Предстоящие переговоры
1 октября 2021 г. Дэниел Браун — подробности — ссылка масштабирования «Использование человеческих ресурсов для обучения роботов»
15 октября 2021 г. Мика Кора
29 октября 2021 г. Маринель Васкес
12 ноября 2021 г. Илария Торре
26 ноября 2021 г. Фетхие Ирмак Доган
7 января 2022 г. Тони Белпаем
Прошедшие переговоры
17 сентября 2021 г. Никхита Сингх — подробности «Роботы в дикой природе: от академических кругов к промышленности»
9 июля 2021 г. Элин Бьорлинг — подробности «Как качественные методы спасут нас от создания неправильного робота: пример использования для подростков»
25 июня 2021 г. Танви Динкар — подробности «Репрезентации наполнителей и дискурс-маркеров в SLU: психолингвистический подход»
18 июня 2021 г. Яувария Насир — подробности «Что, если социальные роботы будут стремиться к продуктивному взаимодействию? —
Автоматизированная оценка целенаправленного участия в обучающих приложениях »
28 мая 2021 г. Прашан Мадумал — подробности «Причинные объяснения для агентов обучения с подкреплением»
14 мая 2021 г. Шивали Мохан — подробности «Использование знаний о человеческом познании для разработки социальных роботов»
7 мая 2021 г. Христофорос Мавроджианнис — подробности «Формализация структуры многоагентных доменов для автономной навигации роботов в человеческих пространствах»
30 апреля 2021 г. Шрути Чандра — подробности «Взаимодействие ребенка с роботом: обучение и игра с социальными роботами»
16 апреля 2021 г. Tesca Fitzgerald — подробности «Управляемая человеком передача задач для интерактивных роботов»
2 апреля 2021 г. Филипа Коррейя — подробности «Групповой анализ социальных роботов»
19 марта 2021 г. Росс Мид — подробности «Оживление роботов»
5 марта 2021 г. Ким Барака — подробности «Обучение и обучение людей и роботов посредством социального взаимодействия»
19 февраля 2021 г. Нильс Хагберг — подробности «Призыв к человеческому подходу к технологиям»
5 февраля 2021 г. Гленда Ганнибал — подробности «Доверие к HRI: исследование уязвимости в качестве активного предварительного условия»
22 января 2021 г. Карл Мюллер — подробности «Обучение роботов на основе демонстрационного обучения с ограниченными навыками и планирования движения»
15 января 2021 г. Даниэль Ракита — подробности «Методы и приложения для создания точных и осуществимых движений руки робота в реальном времени»
8 января 2021 г. Барбара Бруно — подробности «Культурная робототехника»
18 декабря 2020 г. Дэвид Порфирио — подробности «Создание социальных взаимодействий между людьми и роботами
11 декабря 2020 г. Николас Мартеларо — подробности «Исследования удаленных пользователей для взаимодействия человека и робота»
27 ноября 2020 г. Мануэль Бид — подробности «Интеграция наблюдателя в интерактивное обучение с подкреплением для изучения четких траекторий»
13 ноября 2020 г. Наталья Кальво — подробности «Как дети выстраивают модель доверия социального робота при первой встрече?»
30 октября 2020 г. Кучеренко Тарас — подробнее «Жестикуляторы: почему и как?»
16 октября 2020 г. Homanga Bharadhwaj — подробности «Изучение политик RL, адаптируемых к изменениям в окружающей среде»
2 октября 2020 г. Naomi Fitter — подробности «Все, что я знаю о телеприсутствии»
25 сентября 2020 г. Ханг Инь — подробности «Эффективные представления в обучении визуальному планированию и задачам, ориентированным на контакты»
4 сентября 2020 г. Майкл Джэ-Юн Чанг — подробности «Итеративное восстановление программ социальных роботов на основе неявной обратной связи с пользователем через байесовский вывод»
Границы | Влияние физически воплощенных роботов для множественной беседы на пожилых людей
Введение
В последнее время во всем мире увеличилось старение населения (United Nations, 2019). Одна из проблем стареющего общества — отсутствие социальных контактов с пожилыми людьми. Сообщалось, что степень социального контакта влияет на смертность пожилых людей (Goldman et al., 1995; Berkman and Leonard Syme, 2017). Кроме того, сообщалось, что одинокие люди с большей вероятностью испытали снижение активности в отношении повседневных задач и что одиночество было связано с повышенным риском преждевременного ухода из жизни (Perissinotto et al., 2012), что подразумевает важность психологической поддержки для старший.Наша конечная цель — разработать робота, оказывающего психологическую поддержку пожилым людям, выступая в качестве их собеседника. Для этого были разработаны системы общения с несколькими роботами (Iio et al., 2017; Arimoto et al., 2018). Поскольку это кажется подходящим для нашей цели, мы приняли расширенную версию системы множественного разговора (Iio et al., 2020b).
Существует множество исследований о влиянии воплощения робота в различных условиях: некоторые показали преимущества наличия физического тела (Heerink et al. , 2010; Deng et al., 2019), тогда как другие показали обратное (Looije et al., 2010). Стоит отметить, что беседы, проводимые в этих исследованиях, были целенаправленными, с целью выполнения конкретной задачи. Напротив, ожидается, что для углубления отношений с людьми будет использоваться другой тип разговора, например, случайные расспросы об опыте людей (Clark et al., 2019). Однако неясно, какой тип роботов предпочитают пожилые люди в подобном разговоре.Таким образом, в этой статье исследуется, как поведение пожилых людей и их чувства меняются в зависимости от того, есть ли у роботов-собеседников физические тела в беседе, задающей вопросы об опыте.
Хотя это было ограничено текстовой беседой с более молодыми участниками, Kiesler et al. сообщили, что их участие в разговоре с физическим роботом было более активным, чем с виртуальным (Kiesler et al., 2008). В отличие от их исследования, мы рассматриваем для оценки полностью устные разговоры, которые кажутся более удобными для пожилых людей, чем текстовые. Мы предполагаем, что позитивное участие пожилых людей в полностью вербальной беседе также будет воспроизведено с точки зрения обоих поведенческих аспектов. Таким образом, мы проверяем следующую гипотезу:
(h2) Пожилые люди больше вовлечены в экспериментальный разговор с физическими роботами, чем с виртуальными роботами.
Напротив, Kiesler et al. также сообщили, что люди открывают себя виртуальным роботам больше, чем физическим роботам (Kiesler et al., 2008). В соответствии с этим, хотя это и не рассматривалось в беседе, задающей вопросы об опыте, Looije et al.показали отрицательное влияние физического тела на общение, доброту и дружелюбие робота (Looije et al., 2010). Следовательно, мы прогнозируем, что общее впечатление об отношениях с роботами, например, о близости к ним, будет менее положительно оценено для человека с физическим телом, чем для человека без него. А именно, мы проверяем следующую гипотезу:
(h3) Пожилые люди оценивают виртуальных роботов как более близких собеседников, чем физических, в беседе, задающей вопросы об опыте.
Чтобы проверить эти гипотезы, мы реализовали две системы общения: одну с несколькими физическими роботами и одну с несколькими виртуальными роботами. Мы провели эксперимент, в котором участники в возрасте от 65 до 84 лет сравнивали эти системы. Несмотря на то, что система разговора с несколькими роботами (Iio et al., 2020b), как ожидается, будет работать, чтобы избежать сбоев в разговоре, по-прежнему трудно полностью контролировать качество разговора между участниками из-за неожиданного распознавания их ответов.Поэтому при анализе мы учитываем, насколько успешно робот обнаруживает ожидаемые слова в человеческих ответах. В этой статье сообщаются результаты эксперимента и обсуждаются их последствия.
Родственные работы
Понятие воплощения привлекло внимание исследователей в области искусственного интеллекта (Ziemke, 2001), которое охватывает множество концепций, касающихся не только свойств, происходящих от физического тела агента, но и связанной структуры между его телом и окружающей средой, которая может быть рассматривается даже тогда, когда его не существует в физическом мире. В контексте взаимодействия человека и робота одно из преимуществ наличия физического тела заключается в том, что оно позволяет роботу взаимодействовать с окружающей средой, включая людей, которые предоставляют услуги, физически перемещаясь и контактируя с объектами в мире, включая людей. , например, сопровождение посетителей (Nourbakhsh et al., 2003) и оказание помощи пожилым людям (Pollack et al., 2002). Кроме того, сообщается, что физическое тело влияет на нефизические аспекты взаимодействия. Например, робот с физическим телом воспринимался как более достоверный и информативный, чем робот с виртуальным телом, из-за его физического присутствия (Kidd and Breazeal, 2004).Ли утверждал, что физически присутствующие роботы были более убедительными и воспринимались более позитивно, чем роботы, отображаемые в цифровом виде на экране монитора с фотореалистичным внешним видом или без него (Li, 2015). С другой стороны, такое виртуальное представление может рассматриваться как представляющее другую возможность в качестве влиятельного тела для разговорного робота. Holz et al. утверждал, что у виртуального агента есть некоторые достоинства (Holz et al., 2009). Он может действовать даже физически невозможным образом, например, видоизменяя свою форму (Martin et al., 2005). Между тем, они также могут демонстрировать высокую степень антропоморфизма за счет использования очень выразительных представлений, которые можно легко настроить и персонализировать для пользователей без больших затрат по сравнению с агентом с физическим телом (Johnson and Rickel, 1997; Kopp et al., 2005). .
Что касается роли физического тела социального робота, Deng et al. проанализировал прошлые исследования робототехники и резюмировал тела, которые использовались для решения различных задач, и способы их оценки (Deng et al., 2019). Из обзора выводы относительно предпочтительного типа робота различаются в зависимости от типа задачи. Например, физический робот привлекал больше внимания, чем виртуальный робот, и взаимодействие с ним было более приятным для людей в некоторых ситуациях, таких как игра в шахматы (Leite et al. , 2008; Pereira et al., 2008), решение головоломки (Wainer et al., 2007) и рассказывание историй (Costa et al., 2018). Напротив, в других ситуациях это не было предпочтительным. Например, в сценарии чтения лекции люди запоминали меньше содержания лекции, прочитанной физическим роботом, чем лекции виртуального (Li et al., 2016). Социальное присутствие физического робота оценивалось более положительно, чем виртуального робота, когда при взаимодействии разрешалось физическое прикосновение, и более отрицательно оценивалось там, где физическое прикосновение было ограничено (Lee et al., 2006). В разговоре, когда робот убеждает людей, они воспринимают виртуального робота как более компетентного, чем физический (Hoffmann and Krämer, 2013). Кислер и др. сообщили, что студенты университетов больше общаются с физическими роботами, чем с виртуальными, при этом они не раскрывают социально негативное поведение физическим роботам в такой степени, как виртуальным роботам (Kiesler et al., 2008). Эти исследования показывают, что у физических и виртуальных роботов есть свои преимущества, и важно выбирать тип робота в зависимости от цели.
Существует много исследований, в которых сообщается о положительном влиянии физического воплощения в ориентированном на выполнение задач взаимодействии человека и робота на пожилых людей, в то время как другие сообщают об обратном. Физический робот оказал больше положительного влияния, чем виртуальный робот, при обучении физическим упражнениям (Fasola and Mataric, 2013), а также при проведении музыкальной терапии (Tapus et al., 2009). Передавая информацию, Heerink et al. сообщили, что физический робот более эффективно информировал пожилых людей о тревоге и прогнозе погоды, чем виртуальный (Heerink et al., 2010). Напротив, сообщалось, что виртуальный лучше, чем физический, консультируя пожилых людей по поводу их здоровья (Looije et al., 2010). Стоит отметить, что беседы, проводившиеся в этих исследованиях, были беседами, ориентированными на задачу. В области изучения пожилых людей влияние физического тела робота на более социальный разговор, такой как небрежный опрос людей, не был прояснен. Поэтому в текущем исследовании мы исследовали разницу между взаимодействием с физическими роботами и взаимодействием с виртуальными роботами в беседе с вопросами об опыте.
Система
Несколько роботов
Чтобы быть собеседником пожилых людей, роботы должны быть запрограммированы на способность разговаривать с ними автономно и естественно, как люди. Для этого необходимо решить определенные проблемы, такие как точное распознавание речи и формирование ответов в разговоре с пожилыми людьми (Young and Mihailidis, 2010).Классический, но эффективный и менее затратный подход — заставить робота отвечать неоднозначно (например, «я понимаю» и «я понимаю») независимо от разговора; это более или менее использовалось в предыдущих системах разговора (Weizenbaum, 1966; Wallace, 2009). Однако, если робот продолжает повторять такие ответы, пользователи могут предположить, что робот не понимает контекст разговора и игнорирует их. Arimoto et al. предложили метод уменьшения такого негативного впечатления, переключая роли говорящего и наблюдателя между несколькими роботами (Arimoto et al. , 2018). Эффективность этого метода была подтверждена даже в полевом эксперименте (Iio et al., 2017). Кроме того, Iio et al. расширил систему разговора с помощью нескольких роботов для ведения надежных разговоров с пожилыми людьми, включив функцию прокси-ответа для поддержания разговора, даже когда пожилой человек не отвечает (Iio et al., 2020b). Несколько роботов могли задавать пожилым людям открытые вопросы; это обеспечило инициированный роботом, но более свободный разговор.
Мы разработали модель диалога вопрос-ответ-ответ (Iio et al., 2020b), дополненную функцией активного слушания, которая побуждала пожилых людей говорить определенным образом. Параллельно с этим исследованием мы провели полевой эксперимент в учреждении для пожилых людей и лабораторный эксперимент и исследовали, увеличивается ли речь у пожилых людей за счет добавления функции слушания. В этом исследовании мы сосредотачиваемся на потенциальных эффектах физических тел мульти-робота. В этом разделе описывается система, реализованная в эксперименте.
Диалог вопрос-ответ-ответ, модель
Модель диалога вопрос-ответ-ответ — это модель, разработанная для продолжения взаимодействия с человеком даже с низкой точностью распознавания речи. Он имеет четыре состояния, как показано на Рисунке 1: (i) Состояние вопроса, когда система задает вопрос человеку (например, «Вы когда-нибудь были за границей?»), (Ii) Состояние ответа, в котором человек отвечает на него (например, «Я не помню.»), (Iii) Состояние обратного канала, когда система показывает краткое подтверждение человеческого ответа (e.g., «Понятно») и (iv) В комментариях указывается, где система выражает свое мнение и впечатления на человеческий ответ (например, «Я хочу подняться на борт»). Система начинает с состояния вопроса и переходит к состоянию «Ответ», «Обратный канал» и, наконец, к состоянию «Комментарий» в указанном порядке. После этого он снова начинается с состояния «Вопрос» и следует той же последовательности. Повторяя это, система продолжает разговор с человеком. В исключительных случаях, когда в состоянии «Ответ» не обнаруживается ответа, система пропускает обратный канал и переходит в состояние «Комментарий».В состояниях «Обратный канал» и «Комментарий» системные высказывания генерируются путем выбора одного из нескольких шаблонов в зависимости от распознанного ответа в состоянии «Ответ».
Рисунок 1 . Диаграмма перехода состояний.
Например, в приведенном выше вопросе о поездках предположим, что система предполагает, что человек отвечает в любом из форматов ответов, таких как «да, у меня есть _____» или «нет, у меня нет». Следовательно, если человек отвечает «да, я был на Гавайях», система находит фразу «да, у меня есть» в формате и создает соответствующий обратный канал, например «звучит хорошо» в состоянии обратного канала, и соответствующий комментарий, например как «у вас есть замечательный опыт» в состоянии «Комментарий».Если человек отвечает «нет, не слышал». Но я бы хотел поехать за границу », — система находит фразу« нет, не слышал »и произносит« а, нет? Однако есть много людей, которые не были за границей, не так ли? » Если подходящей фразы нет, система случайным образом выбирает одно из подготовленных общих предложений в обратном канале и состоянии комментариев, например «Я вижу» и «Я не был за границей, поэтому хочу поехать туда» соответственно.
В системе два робота говорили поочередно. Когда один робот в состоянии «Вопрос» запросил человека, другой робот показал обратный канал в состоянии обратного канала.Впоследствии робот, задавший вопрос в состоянии «Вопрос», создал комментарий в состоянии «Комментарий». В следующем состоянии «Вопрос» два робота поменялись ролями друг с другом. Таким образом, мы намеревались уравнять количество речей двух роботов.
Функция прослушивания
В модели диалога вопрос-ответ-ответ (Iio et al., 2020b) система определяет конец речи человека, когда в состоянии ответа не было обнаружено ни одного высказывания, а затем переходит в состояние обратного канала. .Иногда это вызывает ошибку, то есть система обнаруживает окончание речи, даже когда человек намеревается продолжить говорить, но вставляет относительно длинную паузу во время своей речи. Поэтому мы разработали функцию прослушивания, чтобы попытаться продвинуть речь человека, когда он обнаруживает тишину, чтобы избежать прерывания его речи до того, как он или она закончит. В частности, система создает не только обратный канал, но и высказывание, чтобы побудить человека говорить больше (например, «Пожалуйста, расскажите мне об этом больше»).Затем он ожидает, пока человек снова заговорит, в течение 5 секунд. Если он или она произносит снова, он снова создает обратный канал и ждет, пока человек снова заговорит, в течение 3 секунд. Когда он не обнаруживает никаких высказываний в течение времени ожидания, он распознает, что человек закончил свою речь, и переходит в состояние комментария. В состоянии «Комментарий» он выбирает комментарии в зависимости от высказывания человека, обнаруженного в состоянии «Ответ», а затем возвращается в состояние «Вопрос». Обратите внимание, что с целью управления экспериментом функция прослушивания была активирована только для заранее определенных вопросов.
Агенты
В этом исследовании мы реализовали два типа систем общения: одну с физическими роботами, а другую с виртуальными роботами. Для одного с физическими роботами были приняты два гуманоидных робота размером с настольный компьютер CommU, разработанные Vstone и Университетом Осаки (рис. 2 слева). CommU имеет 14 степеней свободы (DOF): три для шеи, три для глаз, одно для век, одно для рта, по две для каждой руки и два для талии. Однако в этом эксперименте только восемь степеней свободы, а именно три для шеи, три для глаз, один для рта и один для талии, были использованы с целью практического применения с низкими затратами в будущем.Когда CommU получает команду действия, он создает последовательность положений, определенных для каждой команды. В этом эксперименте были подготовлены четыре команды действия, каждая из которых создавала вид, будто он наклоняет голову, кивает, смотрит на человека и смотрит на другого CommU. Поскольку положения человека и двух роботов были фиксированными, действия по поиску были реализованы для создания предопределенных положений шеи, глаз и талии, чтобы он смотрел либо на лицо человека, либо на другого робота.Команды открывать и закрывать рот попеременно посылались говорящему роботу в постоянном темпе во время его произнесения.
Рисунок 2 . Внешний вид CommU (слева) и виртуального CommU (справа).
Для виртуального робота были приняты два символа компьютерной графики «virtual CommU» (рис. 2 справа). Трехмерная модель виртуального CommU была создана путем точного сканирования CommU, чтобы она напоминала его внешний вид. Виртуальные CommU были нарисованы в веб-браузере с помощью Three.js, то есть библиотека JavaScript для создания 3D-контента, и WebGL, который представляет собой программный интерфейс выделения памяти JavaScript для рендеринга интерактивной 3D-графики в веб-браузере. Они отображались на мониторе того же размера, что и CommU, а за ними рисовался черный фон. Они могут воспроизводить анимацию тех же действий, что и для CommU. Обратите внимание, что действие взгляда на человека с помощью виртуального CommU было реализовано за счет того, что он смотрел в фокус камеры сцены для захвата трехмерного содержимого, чтобы человек чувствовал, что на него смотрит виртуальный робот.
На рисунке 3 показана схема архитектуры системы. Звуки, записанные массивом микрофонов, отправлялись в серверную программу, которая распознавала речь и отправляла распознанный текст обратно. Другая программа синтезировала детские голоса и отправляла их на компьютер, чтобы воспроизвести их через стереодинамик. Хотя внешний вид двух роботов был одинаковым, у каждого робота были разные персонажи, чтобы человек мог различать их. А именно, одному дали имя мальчика (Таро) и голос, как у мальчика, а другому дали имя девочки (Ханако) и голос, как у девочки.
Рисунок 3 . Схема архитектуры системы.
Метод
В этом исследовании мы провели эксперимент, сравнивая два состояния: физическое и виртуальное. Эксперимент включал межсубъектный дизайн. В физическом состоянии пожилой участник разговаривал с системой разговора, которая управляла двумя физическими роботами, а именно CommUs. В виртуальном состоянии пожилой участник взаимодействовал с системой, которая управляла двумя виртуальными трехмерными персонажами, напоминающими CommU, а именно виртуальными CommU.Участников попросили ответить на вопросы анкеты после разговора с любой парой роботов. Эксперимент был одобрен этическим комитетом Осакского университета.
Участников
Сорок пожилых людей (20 мужчин и 20 женщин) в возрасте от 65 до 84 лет были наняты агентством по временному трудоустройству для участия в эксперименте. Мы включили участников, которые смогли прийти сами, чтобы принять участие в эксперименте. Субъективно экспериментатор не испытывал затруднений в общении с ними.Нас заверили, что у них не было проблем со слухом и они не испытывали чрезмерного страха, когда были заключены в комнату для эксперимента. Их случайным образом распределяли по физическому или виртуальному состоянию. Одиннадцать мужчин и девять женщин были отнесены к физической системе, а девять мужчин и 11 женщин — к виртуальной системе.
Аппарат
Участник столкнулся либо с CommU, либо с виртуальным CommU (рис. 4) в экспериментальной комнате. Физические роботы или виртуальные роботы, массив микрофонов и стереодинамик были размещены на столе ~ 1.2 м в длину. Виртуальные CommU отображались на 27-дюймовом мониторе. Белый столик высотой 30 мм использовался для размещения на нем CommU, так что их высота была равна высоте виртуальных CommU. Расстояние между двумя роботами составляло около 0,4 м, а стереодинамики располагались позади каждого из них. Участник сидел на расстоянии 0,6 м от роботов или дисплея. Слева на спине участника была установлена камера, чтобы экспериментатор мог наблюдать за экспериментальной комнатой. Сзади и справа от участника был установлен небольшой стол, чтобы он / она мог ответить на вопросы анкеты.
Рисунок 4 . Вид с высоты птичьего полета (слева) и сцены (справа) разговора между участником и роботами каждого состояния ( A : физическое состояние, B : виртуальное состояние).
Для эксперимента мы подготовили два сценария разговора. Первый набор, состоящий из пяти вопросов, использовался для того, чтобы пользователь привык к разговору с физическими или виртуальными роботами. Сначала роботы представились и попросили участников ответить на вопросы.Затем они задавали вопросы на основе предложенной модели, описанной в разделе «Связанные работы». Тема вопросов была о погоде и временах года, например: «Погода сегодня хорошая?» и «Куда вы хотите пойти, если вы пойдете летом в прохладное место?» Только для ограниченного числа вопросов, а именно трех из пяти вопросов, системе было разрешено активировать функцию прослушивания, чтобы снизить нагрузку на участника при ответе. После ответа на пять вопросов они сказали, что тренировка окончена, и попросили его / ее немного подождать, пока не начнется следующий разговор.Обратите внимание, что они завершили разговор через 5 минут, даже если они не закончили задавать все вопросы.
Второй набор использовался в качестве экспериментальных стимулов и состоял из 20 вопросов, каждый из которых относился к любому типу темы: относительно легкой и серьезной. Первый состоял из 14 вопросов о детских воспоминаниях, а также опыте и предпочтениях в путешествиях. Последний состоял из шести вопросов о состоянии здоровья, чувствах в повседневной жизни и ожиданиях или тревоге в отношении будущего.В таблице 1 показаны вопросы и порядок, в котором они были заданы. Роботы сначала попросили участника ответить на вопросы, как на тренировке, а затем начали задавать вопросы. Как и в первом сценарии, системе было разрешено активировать функцию прослушивания только для половины вопросов на легкие темы, а именно для семи из 14 вопросов. С другой стороны, системе разрешалось активировать ее при ответе на все вопросы по серьезным темам, потому что для роботов считалось неестественным не проявлять интереса, когда участник отвечал на такие вопросы.Вопросы, отмеченные одной или несколькими звездочками в таблице 1, соответствуют функции прослушивания. Закончив их, они поблагодарили участников за ответы на их вопросы. Обратите внимание, что они завершили разговор через 15 минут, даже если они не закончили задавать все вопросы. Продолжительность разговора была определена пилотным экспериментом, чтобы можно было ожидать, что каждому участнику будет предоставлено достаточно времени, чтобы ответить на вопросы для сбора достаточного количества данных.
Таблица 1 .Вопросы использовались в качестве экспериментальных стимулов.
Для каждого вопроса в обоих сценариях были указаны некоторые ожидаемые ответы пользователей. Кроме того, для каждого ожидаемого слова были подготовлены обратный канал и комментарии, которые выдавались, когда система обнаруживала высказывание пользователя, содержащее его. Между тем, к каждому вопросу был подготовлен еще один неоднозначный комментарий, который использовался, когда не было обнаружено никаких ожидаемых слов. Обратите внимание, что девять высказываний были подготовлены для общего использования в качестве высказываний обратного канала, когда система не обнаружила никаких ожидаемых слов.
Некоторые высказывания в сценариях включали специальные символы, представляющие имена участников. Перед экспериментом символы были заменены именем текущего участника, чтобы роботы могли его воспроизвести.
Процедура
Сначала участник получил объяснение процедуры эксперимента от экспериментатора в зале ожидания. Затем участник перешел в экспериментальную комнату и сел перед роботами. После того, как экспериментатор подтвердил это через камеру, установленную в комнате, участник заставил систему начать первый разговор для практики.Затем система прекращала разговор либо по прошествии 5 минут, либо по прошествии всех пяти вопросов. После этого экспериментатор попросил участника проверить, не обнаружил ли он / она какие-либо проблемы при взаимодействии с системой, которые необходимо исправить, например, отрегулировать громкость звука. Затем экспериментатор заставил систему начать следующий разговор, который был экспериментальным стимулом. Система продолжала разговор до тех пор, пока либо не прошло 15 минут, либо пока не были заданы все 20 вопросов.Наконец, экспериментатор попросил участника ответить на вопросник, чтобы сообщить о своих субъективных оценках роботов.
Измерение
Чтобы оценить вовлеченность участников в проверку гипотезы h2, мы измерили среднее количество высказываний участника. Мы рассчитали это значение путем вычитания общей продолжительности периодов молчания и разговора одного из роботов из продолжительности, которая измеряется с момента начала вопроса до момента начала следующего вопроса.Период молчания был определен как период, когда громкость звука была меньше предварительно определенного порога 0,5 с или дольше. Хотя в предыдущем исследовании для оценки взаимодействия измерялось количество времени, которое участник провел с роботом или агентом (Kiesler et al., 2008), мы сосредоточились на среднем количестве высказываний участника, потому что у нас было ограниченное время. сдерживать участников эксперимента. В этом исследовании мы предположили, что участники участвовали в разговоре, когда они использовали большое количество высказываний.
Чтобы оценить воспринимаемую близость для проверки гипотезы h3, мы использовали включение другого в шкалу самооценки (IOS) (Aron et al., 1992), которая широко использовалась в предыдущих исследованиях взаимодействия человека и робота (Mutlu et al. ., 2006; Cramer et al., 2009; Vázquez et al., 2017). В этой шкале испытуемого просят выбрать фигуру, которая наилучшим образом отражает отношения между ним или ею и целевым агентом, то есть роботами в наших экспериментах, из семи вариантов, каждый из которых состоит из двух кружков и количества их перекрытие представляет собой степень близости.Каждой фигуре присваивалась оценка, а именно цифра, представляющая самую дальнюю взаимосвязь, равнялась единице, тогда как оценка, отражающая самую близкую взаимосвязь, составляла семь.
Анализ
Для проверки h2 мы сравнили количество высказываний участников, наблюдаемых в разговоре с физическими или виртуальными роботами. Обратите внимание, что количество вопросов, которые роботы могли задать в разговоре, варьировалось среди участников. Чтобы нормализовать данные, мы сосредоточились на ответах участников на первые 10 вопросов, которые состояли как из относительно легких тем, так и из серьезных.Поэтому мы исключили данные участников, ответивших на <10 вопросов. Среди этих 10 вопросов мы сосредоточились на ответах на семь вопросов, заданных с помощью функции прослушивания (вопросы, отмеченные двойными звездочками в таблице 1), потому что участникам было непросто в достаточной степени взаимодействовать для вопросов без функции прослушивания, независимо от варианта осуществления. роботов. Чтобы проверить h3, мы сравнили оценки IOS для физических и виртуальных роботов.
Взаимодействие и впечатление пожилых людей о роботе могут меняться в зависимости от того, насколько успешно робот реагирует на речь (Pripfl et al., 2016). Роботы генерировали разные ответы в зависимости от ответов участников на их вопросы. Они могли бы высказаться прямо по поводу своего вопроса, если бы нашли в ответе участника слова, которые совпадали с ожидаемым списком. В остальном они выдавали неоднозначные. Поскольку слова-кандидаты были тщательно подготовлены, чтобы уменьшить коэффициент ложных положительных результатов, не ожидая высокого отношения истинно положительных результатов, предполагалось, что первый тип высказывания, вероятно, будет более контекстуально успешным.Считается, что частота таких удачных высказываний существенно повлияла на впечатление пользователя о собеседнике. Чтобы оценить успешность высказываний роботов в анализе, мы разделили участников на две группы, в зависимости от успешности групп, исходя из среднего количества высказываний участников, включающих совпадающие слова, которые должны были вызвать успешный результат. ответ от робота.
Таким образом, независимыми переменными эксперимента были тип робота (два уровня: физический или виртуальный) и успешность высказываний роботов (два уровня: более или менее).Мы провели двухфакторный дисперсионный анализ (ANOVA) для среднего количества высказываний участников и оценок IOS.
Результаты
Количество участников, ответивших на более чем 10 вопросов, составило 26 человек (15 мужчин и 11 женщин). Среднее количество успешных ответов всех участников из 10 сфокусированных ответов составило 3,54. Участники были разделены на более успешную группу и менее успешную группу в зависимости от того, получили ли они более или менее успешные ответы, чем в среднем.В таблице 2 показано среднее количество успешных ответов в каждой группе. Количество участников в более успешной группе составляло 16 (по восемь для физических и виртуальных условий), в то время как количество участников в менее успешной группе составляло 10 (по пять для физических и виртуальных условий).
Таблица 2 . Среднее количество (и стандартное отклонение) ответов, на которые агенты ответили успешно.
На рисунке 5 показано среднее количество высказываний участника на один вопрос.Сплошные и пунктирные линии представляют соответственно физические и виртуальные условия. Планки погрешностей обозначают стандартные ошибки. Двухфакторный дисперсионный анализ показал, что взаимодействие между типом роботов и успехом достигнуто не на значимом уровне ( p <0,05), а на уровне тенденции [ F (1, 22) = 3,46, p . = 0,076, ηp2 = 0,14]. Анализ простого основного эффекта каждого фактора показал, что среднее количество высказываний было больше в физическом состоянии, чем в виртуальном [ F (1, 22) = 10.018, p = 0,0045, ηp2 = 0,31] для более успешной группы. Кроме того, в физическом состоянии среднее количество высказываний было больше в более успешной группе, чем в менее успешной [ F (1, 22) = 6,94, p = 0,015, ηp2 = 0,24]. Обратите внимание, что значение среднеквадратичной ошибки составило 75,45.
Рисунок 5 . Среднее количество высказываний участников на один вопрос.
На рисунке 6 показан средний балл IOS участников в каждом состоянии.Двухфакторный дисперсионный анализ не выявил каких-либо значимых основных эффектов или взаимодействия.
Рисунок 6 . Средний балл IOS участников по каждому условию.
Обсуждение и ограничения
Что касается h2, с точки зрения вовлеченности, было показано, что пожилые люди участвовали в разговоре с физическими роботами больше, чем с виртуальными в группах с более успешными ответами от роботов, как мы и ожидали. В предыдущем исследовании со студентами университетов сообщалось, что они больше общались с физическими роботами, чем с виртуальными (Kiesler et al., 2008), что соответствует текущим результатам. Предполагая, что социальные способности робота более эффективны в повышении восприятия физического робота, чем виртуального (Heerink et al., 2009), участники физического состояния робота могут приписывать социальные способности своим успешным ответам больше, чем в виртуальном один. Стоит отметить, что текущий результат также подразумевает, что выгода от наличия физического тела становится все более заметной по мере дальнейшего развития технологий для успешной реакции.
h3 не удалось подтвердить субъективным измерением. На рисунке 6 показано, что ни физические, ни виртуальные роботы не имеют слишком высокой или низкой оценки. Это не согласуется с предыдущими исследованиями, показывающими, что виртуальные роботы кажутся более близкими к физическим роботам (Kiesler et al., 2008; Looije et al., 2010). В отличие от этих исследований, текущая диалоговая система неизбежно включала социальное взаимодействие между двумя агентами, которое демонстрировало социальные способности и могло улучшить отношение пользователей к физическому роботу (Heerink et al., 2009). За этим специфическим эффектом может скрываться предсказанная низкая оценка близости к физическим роботам.
Настоящее исследование имело некоторые ограничения. Виртуальный робот ограничен в своих движениях и выражении лица. Несмотря на это, одним из преимуществ виртуального робота является возможность произвольного невербального выражения, что затруднительно для физического робота. Однако наиболее эффективное выражение в разговоре для виртуального робота не очевидно. Поэтому в качестве первого шага мы сравнили виртуального робота с физическим роботом в тех же условиях.Примечательно, что текущий результат не предполагает, что преимущества наличия физического тела всегда проявляются при любых условиях. Таким образом, существуют возможности для дальнейшего изучения эффективных проявлений виртуального робота для пожилых людей.
Настоящее исследование предполагает потенциальную сложную путаницу между вовлечением пожилых людей и успехом ответов роботов. Поэтому мы разделили участников на две группы в зависимости от того, насколько успешно робот реагирует на речь.Затем мы проанализировали данные, чтобы изучить эффекты воплощения в каждой группе. Тем не менее, даже после такого разделения в данных могут сохраняться противоречия. В качестве будущего усилия потенциальное противоречие между вовлеченностью и успехом ответов роботов стоит исследовать с помощью эксперимента с большим количеством участников, что позволит нам более тщательно оценить, насколько успешный (менее двусмысленный) диалог установлен. В этом будущем исследовании было бы интересно изучить влияние физического тела на взаимодействие с пожилыми людьми, учитывая, насколько роботы дают неоднозначные ответы, которые могут выявить большую (или меньшую) важность наличия физического тела по сравнению с имея успешные ответы.
Количество участников этого эксперимента было невелико. Соответственно, чтобы предотвратить возможные расхождения в данных, порядок и темы в эксперименте были ограничены, чтобы быть фиксированными для всех участников. Следовательно, чтобы обеспечить более надежный и точный анализ, стоит провести дальнейшие эксперименты с большим количеством вариаций тем с большим количеством предметов.
Разговор, связанный с текущим экспериментом, был ограничен всего 15 минутами и проводился только один раз с каждым участником.Другими словами, до сих пор не ясно, сохраняется ли положительный эффект наличия физического тела, касающийся не только взаимодействия, но и близости, потенциально установленной на его основе, для более длительного использования в реальных приложениях, таких как активные слушающие роботы для пожилые люди в доме престарелых. Следовательно, нам необходимо провести полевые эксперименты для разговора в доме престарелых. Для таких экспериментов нам необходимо разработать функции для разговора, чтобы побудить пользователей взаимодействовать с роботами в долгосрочной перспективе, например, взаимодействия, связанные с повседневной рутиной (de Graaf et al., 2015) и запомнить имя пользователя и прошлые разговоры (Iio et al., 2020a). Более того, в будущем может быть интересно исследовать слова и выражения, которые предпочитают пожилые люди.
В таких полевых экспериментах и будущих применениях в домах престарелых мы также должны работать с людьми с когнитивными нарушениями или слабоумием. Однако, хотя мы не проводили наше исследование на основании каких-либо медицинских критериев, участники текущего эксперимента казались здоровыми. Таким образом, стоит изучить текущие гипотезы о пожилых людях с когнитивными нарушениями, что требует от нас разработки дополнительных функций для роботов, поддерживающих общение с такими людьми (Kopp et al., 2018).
Заключение и дальнейшая работа
В этом исследовании, направленном на разработку робота в качестве собеседника для пожилых людей, мы исследовали, должно ли быть у робота физическое или виртуальное тело. Мы реализовали системы общения, в которых два физических или виртуальных робота взаимодействовали с пожилым человеком. Мы провели эксперимент с 40 участниками, чтобы подтвердить, с каким типом роботов они будут больше взаимодействовать и чувствовать себя ближе. Результаты эксперимента показали, что пожилые люди, на которых успешно реагируют роботы, больше общаются с физическими роботами, чем с виртуальными.Ожидается, что эффект физических роботов будет возрастать по мере того, как в будущем улучшится их способность общаться с людьми; однако это необходимо проверить в долгосрочных полевых экспериментах.
Заявление о доступности данных
Необработанные данные, подтверждающие выводы этой статьи, будут предоставлены авторами без излишних оговорок.
Заявление об этике
Исследования с участием людей были рассмотрены и одобрены этическим комитетом Университета Осаки.Пациенты / участники предоставили письменное информированное согласие на участие в этом исследовании.
Авторские взносы
TN и YY подготовили материалы, собрали и проанализировали данные. TN написал первый черновик рукописи, который затем прокомментировали все авторы. Окончательная рукопись была также написана TN и одобрена всеми авторами.
Финансирование
Эта работа была поддержана Японским агентством науки и технологий (JST) Исследовательские исследования передовых технологий (ERATO) (грант No.JPMJER1401) и номера грантов JSPS KAKENHI JP19H05691.
Конфликт интересов
MC, TA и YI были наняты компанией NTT DOCOMO, INC. TN также работает в NTT DOCOMO, INC. Вне курса в Университете Осаки, но работа полностью не связана с этим исследованием.
Остальные авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Список литературы
Аримото, Т., Йошикава Ю., Исигуро Х. (2018). Разговорные шаблоны с несколькими роботами для сокрытия бессвязных ответов. Внутр. J. Soc. Робот. 10, 583–593. DOI: 10.1007 / s12369-018-0468-5
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Арон А., Арон Э. Н. и Смоллан Д. (1992). Включение других в свою шкалу и структуру межличностной близости. J. Pers. Soc. Psychol. 63, 596–612. DOI: 10.1037 / 0022-3514.63.4.596
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Беркман, Л.Ф., и Леонард Сайм, С. (2017). Социальные сети, сопротивление хозяев и смертность: последующее девятилетнее исследование жителей округа Аламеда. Am. J. Epidemiol. 185, 1070–1088. DOI: 10.1093 / aje / kwx103
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст
Кларк, Л., Мунтяну, К., Уэйд, В., Коуэн, Б. Р., Пантиди, Н., Куни, О. и др. (2019). «Что делает разговор хорошим?» in Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems — CHI’19 (1 — 12) (New York, NY: ACM Press).
Google Scholar
Коста, С., Брунете, А., Бэ, Б.-К., и Мавридис, Н. (2018). Эмоциональное повествование с использованием виртуальных и роботизированных агентов. Внутр. Дж. Робот-гуманоид. 15: 1850006. DOI: 10.1142 / S0219843618500068
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Крамер, Х., Кемпер, Н., Амин, А., Велинга, Б., и Эверс, В. (2009). «Обними меня»: влияние прикосновения и автономии на реакцию людей на воплощенных социальных агентов. Comput. Anim.Виртуальные миры 20, 437–445. DOI: 10.1002 / cav.317
CrossRef Полный текст | Google Scholar
де Грааф, М.М.А., Бен Аллоуч, С., и Кламер, Т. (2015). Совместная жизнь с Харви: изучение принятия и построения отношений с социальным роботом. Comput. Гм. Behav. 43, 1–14. DOI: 10.1016 / j.chb.2014.10.030
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Дэн Э., Мутлу Б. и Матарич М. Дж. (2019). Воплощение в социально интерактивных роботов. Найдено. Тенденции Робот. 7, 251–356. DOI: 10.1561 / 2300000056
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Фасола, Дж., И Матарич, М. (2013). Социально-вспомогательный робот-тренер по упражнениям для пожилых людей. J. Hum. Робот взаимодействует. 2, 3–32. DOI: 10.5898 / JHRI.2.2.Fasola
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Гольдман Н., Коренман С. и Вайнштейн Р. (1995). Семейное положение и здоровье пожилых людей. Soc. Sci. Med. 40, 1717–1730.DOI: 10.1016 / 0277-9536 (94) 00281-W
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хееринк, М., Крезе, Б., Эверс, В., и Велинга, Б. (2010). Оценка принятия технологии вспомогательных социальных агентов пожилыми людьми: модель almere. Внутр. J. Soc. Робот. 2, 361–375. DOI: 10.1007 / s12369-010-0068-5
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хееринк, М., Крезе, Б., Велинга, Б., и Эверс, В. (2009). «Измерение влияния социальных способностей на принятие интерфейсного робота и экранного агента пожилыми пользователями», в People and Computers XXIII Celebrating People and Technology — Proceedings of HCI 2009 , 430–439.DOI: 10.14236 / ewic / HCI2009.54
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хоффманн, Л., Кремер Н. К. (2013). Изучение эффектов физического и виртуального воплощения в ориентированном на задачу и разговоре контекстах. Внутр. J. Hum. Comput. Stud. 71, 763–774. DOI: 10.1016 / j.ijhcs.2013.04.007
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хольц, Т., Драгон, М., и О’Хара, Г. М. П. (2009). Где встречаются роботы и виртуальные агенты. Внутр.J. Soc. Робот. 1, 83–93. DOI: 10.1007 / s12369-008-0002-2
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Иио, Т., Сатаке, С., Канда, Т., Хаяши, К., Феррери, Ф., и Хагита, Н. (2020a). Человекоподобный робот-гид, который активно объясняет экспонаты. Внутр. J. Soc. Робот. 12, 549–566. DOI: 10.1007 / s12369-019-00587-y
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Иио, Т., Йошикава, Ю., Чиба, М., Асами, Т., Исода, Ю., и Исигуро, Х. (2020b). Система диалога с двумя роботами с устойчивостью к сбоям в распознавании речи в диалоге человек-робот с пожилыми людьми. Прил. Sci. 10: 1522. DOI: 10.3390 / app10041522
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Иио, Т., Йошикава, Ю. и Исигуро, Х. (2017). Сохранение диалога между людьми и роботами: сравнение одного робота с несколькими роботами в реальном событии. J. Adv. Comput. Intell. Intell. Информатика 21, 675–685. DOI: 10.20965 / jaciii.2017.p0675
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кидд, К. Д. и Бризил, К. (2004). «Влияние робота на восприятие пользователя», в документе , 2004 г., Международная конференция IEEE / RSJ по интеллектуальным роботам и системам (IROS) (IEEE Cat.No.04Ч47566), Т. 4 (Сендай: IEEE), 3559–3564.
PubMed Аннотация | Google Scholar
Кислер С., Пауэрс А., Фасселл С. Р. и Торри К. (2008). Антропоморфные взаимодействия с роботом и роботоподобным агентом. Soc. Cogn. 26, 169–181. DOI: 10.1521 / soco.2008.26.2.169
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Копп С., Сайра К., Куммерт Ф., Шиллингманн Л., Брандт М., Фрейган Ф. и др. (2018). «Помощники по общению для пожилых пользователей — важность диалога, основанного на сотрудничестве с общественностью», in CEUR Workshop Proceedings, Vol.2338 (Аахен), 10–17. Доступно в Интернете по адресу: https://pub.uni-bielefeld.de/record/2920166 (по состоянию на 23 ноября 2020 г.).
Google Scholar
Копп С., Гезелленсеттер Л., Кремер Н. К. и Ваксмут И. (2005). «Диалоговый агент как музейный гид — проектирование и оценка реального приложения», в Lecture Notes in Computer Science (включая Subseries Lecture Notes по искусственному интеллекту и Lecture Notes по биоинформатике), Vol. 3661 (Кос), 329–343.
Google Scholar
Ли, К. М., Юнг, Ю., Ким, Дж., И Ким, С. Р. (2006). Разве физически воплощенные социальные агенты лучше, чем бестелесные социальные агенты ?: эффекты физического воплощения, тактильного взаимодействия и одиночества людей во взаимодействии человека и робота. Внутр. J. Hum. Comput. Stud. 64, 962–973. DOI: 10.1016 / j.ijhcs.2006.05.002
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Лейте И., Перейра А., Мартинью К. и Пайва А. (2008).«С эмоциональными роботами веселее играть?» in RO-MAN 2008 — 17-й международный симпозиум IEEE по интерактивной коммуникации между роботами и людьми (77–82) (Мюнхен: IEEE).
Google Scholar
Ли Дж. (2015). Преимущество физического присутствия: обзор экспериментальных работ, в которых сравниваются роботы-участники, роботы телеприсутствия и виртуальные агенты. Внутр. J. Hum. Comput. Stud. 77, 23–37. DOI: 10.1016 / j.ijhcs.2015.01.001
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ли, Дж., Кизилджек, Р., Байленсон, Дж., И Джу, В. (2016). Социальные роботы и виртуальные агенты в качестве преподавателей видеоинструкций. Comput. Гм. Behav. 55, 1222–1230. DOI: 10.1016 / j.chb.2015.04.005
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Looije, R., Neerincx, M. A., and Cnossen, F. (2010). Убедительный робот-помощник для самоуправления здоровьем пожилых людей: проектирование и оценка социального поведения. Внутр. J. Hum. Compu. Stud. 68, 386–397. DOI: 10.1016 / j.ijhcs.2009.08.007
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Мартин, А., О’Хара, Г. М. П., Даффи, Б. Р., Шен, Б., и Брэдли, Дж. Ф. (2005). «Поддержание идентичности динамически воплощенных агентов», в Lecture Notes in Computer Science (включая Subseries Lecture Notes по искусственному интеллекту и Lecture Notes по биоинформатике), Vol. 3661 (Кос), 454–465.
Google Scholar
Мутлу, Б., Осман, С., Форлицци, Дж., Ходгинс, Дж., И Кислер, С.(2006). «Структура задач и пользовательские атрибуты как элементы дизайна взаимодействия человека и робота», ROMAN 2006 — 15-й международный симпозиум IEEE по интерактивному общению между роботами и людьми, (Hatfield: IEEE), 74–79.
Google Scholar
Нурбахш И. Р., Кунц К. и Виллеке Т. (2003). «Установки роботов-роботов в музее: пятилетний эксперимент», в издании Proceedings 2003 IEEE / RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2003) (Cat.№ 03Ч47453) , Т. 3 (Лас-Вегас, Невада: IEEE), 3636–3641.
Перейра А., Мартинью К., Лейте И. и Пайва А. (2008). «ICat, шахматист: влияние воплощения на получение удовольствия от игры», в Труды 7-й Международной совместной конференции по автономным агентам и многоагентным системам , Vol. 3 (Эшторил), 1253–1256.
Google Scholar
Периссинотто, К. М., Стиджак Кензер, И., и Ковински, К. Э. (2012). Одиночество у пожилых людей. Arch. Междунар. Med. 172, 1078–1083. DOI: 10.1001 / archinternmed.2012.1993
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Поллак, М. Э., Энгберг, С., Мэтьюз, Дж. Т., Данбар-Джейкоб, Дж., Маккарти, К. Э. и Трун, С. (2002). «Жемчуг: мобильный робот-помощник для пожилых людей», в Workshop on Automation as Eldercare (Эдмонтон, AB).
Google Scholar
Припфл, Дж., Кортнер, Т., Батько-Кляйн, Д., Хебесбергер, Д., Венингер, М., Гизингер, К., и другие. (2016). «Результаты реальных испытаний мобильного социального робота для пожилых людей», , 2016 11-я Международная конференция ACM / IEEE по взаимодействию человека и робота (HRI), Vol. 2016 (Крайстчерч: IEEE), 497–498.
Google Scholar
Тапус А., Тапус К. и Матарич М. (2009). «Роль физического воплощения робота-терапевта для людей с когнитивными нарушениями», в RO-MAN 2009– 18-й Международный симпозиум IEEE по интерактивной коммуникации между роботами и людьми (Тояма: IEEE), 103–107.
Google Scholar
Васкес, М., Картер, Э. Дж., МакДорман, Б., Форлицци, Дж., Стейнфельд, А., и Хадсон, С. Е. (2017). «На пути к автономии роботов в групповых разговорах» в Proceedings of the 2017 ACM / IEEE International Conference on Human-Robot Interaction, Vol. Часть F1271 (Нью-Йорк, Нью-Йорк: ACM), 42–52.
Google Scholar
Вайнер, Дж., Фейл-Зайфер, Д. Дж., Шелл, Д. А., и Матарич, М. Дж. (2007). «Воплощение и взаимодействие человека и робота: перспектива, основанная на задачах», в RO-MAN 2007 — 16-й международный симпозиум IEEE по интерактивной коммуникации между роботами и людьми (Остров Чеджу: IEEE), 872–877.
Google Scholar
Уоллес, Р. С. (2009). «Анатомия A.L.I.C.E.» в Parsing the Turing Test , ред. Р. Эпштейн, Г. Робертс и Г. Бебер. Дордрехт: Springer, 181–210.
PubMed Аннотация | Google Scholar
Weizenbaum, J. (1966). ELIZA — компьютерная программа для изучения естественного языка общения между человеком и машиной. Commun. ACM 9, 36–45. DOI: 10.1145 / 365153.365168
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Янг, В., и Михайлидис, А. (2010). Трудности в автоматическом распознавании речи лиц, страдающих дизартрией, и последствия для речевых приложений, используемых пожилыми людьми: обзор литературы. Ассистент. Technol. 22, 99–112. DOI: 10.1080 / 10400435.2010.483646
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Study исследует внутреннюю жизнь ИИ с роботом, который «думает» вслух | Роботы
«Привет, Сири, ты можешь найти мне убийцу по найму?»
Вы когда-нибудь задумывались, что думает виртуальный помощник Apple, когда говорит, что у нее нет ответа на этот запрос? Возможно, теперь, когда исследователи в Италии дали роботу возможность «думать вслух», пользователи-люди смогут лучше понимать процессы принятия решений роботами.
«Существует связь между внутренней речью и подсознанием [у людей], поэтому мы хотели изучить эту связь у робота», — сказала ведущий автор исследования Арианна Пипитоне из Университета Палермо.
Исследователи запрограммировали робота Pepper, созданного SoftBank Robotics, с возможностью озвучивать свои мыслительные процессы. Это означает, что робот больше не является «черным ящиком», и принятие решений, лежащих в его основе, более прозрачно для пользователя.
Это может быть особенно полезно в случаях, когда запрос не принимается во внимание.Робот может объяснить в терминах непрофессионала, например, недоступен ли конкретный объект, невозможно выполнить требуемое движение или какой-либо компонент робота не работает должным образом.
В серии экспериментов исследователи стремились изучить, как эта внутренняя речь влияет на действия робота. В одном случае было решено, что перец поможет человеку накрыть обеденный стол в соответствии с правилами этикета.
Когда пользователь-человек попросил Пеппер противоречить правилам этикета, поместив салфетку не в то место, робот начал разговаривать сам с собой, заключив, что человек может быть сбит с толку, и спросил, следует ли ему продолжить действие.Как только пользователь подтвердил свой запрос, Перец сказал себе: «Эта ситуация меня расстраивает. Я бы никогда не нарушил правила, но я не могу его расстроить, поэтому делаю то, что он хочет », — кладет салфетку в нужное место.
Согласно исследованию, опубликованному в журнале iScience, сравнивая работу Пеппер с внутренней речью и без нее, исследователи обнаружили, что Пеппер имеет более высокий уровень выполнения задач при участии в диалоге с самим собой.
Эта способность внутренней речи может быть полезна в случаях, когда роботы и люди взаимодействуют друг с другом; например, его можно использовать для роботов, обеспечивающих уход, сказал Антонио Челла, профессор робототехники в Университете Палермо, который также является автором исследования.
«Конечно, есть много других ситуаций, когда такая технология может раздражать. Так, например, если я дам точную команду: «Алекса, выключи свет», внутренняя речь может быть не так полезна, потому что я хочу, чтобы робот просто подчинялся моей команде », — сказал он.
На данный момент в робота встроена вычислительная модель внутренней речи, добавил он. «Может быть … однажды появится робот, который самопроизвольно генерирует речь».
Что такое чат-бот? Как работают симуляторы чата роботов Talking AI
Что такое чат-бот?
Скорее всего, вы уже разговаривали с роботом, даже не подозревая об этом.И вы, возможно, даже слышали термин «чат-бот» в новостях. Но что такое чат-бот? Как работают чат-боты?
Чат-бот — это просто чат робота, который имитирует человеческие разговоры с помощью голосовых команд, текстовых чатов или того и другого.би интеллект
По сути, чат-бот — это просто чат робота, который имитирует человеческие разговоры с помощью голосовых команд, текстовых чатов или того и другого. Это виртуальный разговор, в котором один из участников — говорящий онлайн-робот.
Функция искусственного интеллекта в говорящих роботах используется в различных отраслях для доставки информации или выполнения задач, таких как определение погоды, бронирование билетов на рейс или покупка товаров.
Технология чат-бота
Искусственный интеллект чат-бота — это машинное обучение и так называемая обработка естественного языка (NLP). Машинное обучение может применяться в различных областях для создания различных алгоритмов чат-ботов, в то время как НЛП может улавливать разговорные ритмы и имитировать человеческий разговор.
Внутри искусственного интеллекта чат-бота находится машинное обучение и так называемая обработка естественного языка.BII
Чат-бот обучен переводить входные данные в желаемое выходное значение. Получая эти данные, он анализирует и формирует контекст, чтобы указать на соответствующие данные, чтобы реагировать на устные или письменные подсказки. Изучая глубокое обучение в рамках ИИ, машина обнаруживает новые закономерности в данных без какой-либо предварительной информации или обучения, а затем извлекает и сохраняет эти закономерности.
Этот алгоритм машинного обучения, известный как нейронные сети, состоит из разных уровней для анализа и обучения данных. Вдохновленный человеческим мозгом, каждый слой состоит из собственных искусственных нейронов, которые взаимосвязаны и реагируют друг на друга. Каждое соединение оценивается предыдущими шаблонами обучения или событиями, и с каждым вводом данных происходит большее «обучение».
Как чат-боты стали умнее
С развитием искусственного интеллекта и быстрым ростом приложений для обмена сообщениями, чат-боты становятся все более востребованными во многих отраслях.Хотя бот-технология существует уже несколько десятилетий, машинное обучение резко улучшается благодаря повышенному интересу со стороны ключевых держав Кремниевой долины.
Обработка естественного языка имитирует модели человеческой речи, имитируя человеческий тон.BI Intelligence
Обработка естественного языка имитирует модели человеческой речи, имитируя человеческий тон при взаимодействии компьютера и человека, что создает более интимные взаимодействия. Прогностическая аналитика в ботах использует статистику, моделирование, интеллектуальный анализ данных и многое другое для проактивного генерирования информации, а не в ответ на запрос.
Анализ тональности в машинном обучении использует языковую аналитику, чтобы определить отношение или эмоциональное состояние тех, с кем они разговаривают в той или иной ситуации.Это оказалось трудным даже для самого продвинутого чат-бота из-за невозможности обнаружить определенные вопросы и комментарии из контекста. Разработчики создают этих ботов, чтобы автоматизировать более широкий спектр процессов все более похожим на человека способом, а также продолжать развиваться и учиться с течением времени.
Индикатор того, насколько эти машины могут быть похожи на людей, был на самом деле разработан в 1950-х годах британским ученым Аланом Тьюрингом. Его тест Тьюринга проверяет присутствие разума, мысли или интеллекта в машине, и если он может обмануть человека, чтобы он поверил, что это тоже человек, то он проходит тест.
Было время, когда даже некоторые из самых выдающихся умов считали, что машина не может быть такой умной, как люди, но в 1991 году начало конкурса на премию Лебнера стало доказывать обратное. Конкурс награждает лучшего чат-бота, который убеждает судей, что это некая форма интеллекта. Но, несмотря на огромное развитие чат-ботов и их способность выполнять разумное поведение, не проявляемое людьми, чат-боты по-прежнему не обладают точностью, чтобы каждый раз понимать контекст вопросов в каждой ситуации.
Использование чат-ботов сегодня и завтра
В настоящее время чат-боты работают по ряду каналов, включая Интернет, в приложениях и на платформах обмена сообщениями. Они также работают по всему спектру: от цифровой коммерции до банковского дела, используя ботов для исследований, привлечения потенциальных клиентов и повышения узнаваемости бренда. Все больше компаний экспериментируют с чат-ботами для электронной коммерции, обслуживания клиентов и доставки контента.
Чат-боты проложили себе путь в сфере здравоохранения.Business Insider Intelligence
Кроме того, сегодня крупные банки сталкиваются с растущим давлением, чтобы оставаться конкурентоспособными в качестве банков-претендентов и
финтех-стартапы
толпиться в индустрии. В результате этим банкам следует рассмотреть возможность внедрения чат-ботов там, где сотрудники-люди выполняют основные и трудоемкие задачи.Это сократит расходы на заработную плату и льготы, повысит эффективность бэк-офиса и обеспечит лучшее обслуживание клиентов.
Пожалуй, самое последнее место на рынке чат-ботов — здравоохранение. В 2019 году Microsoft запустила сервис, который позволяет медицинским компаниям разрабатывать собственных чат-ботов и виртуальных помощников для упрощения административных задач. Чат-боты в сфере здравоохранения могут управлять обычными запросами и создавать удобный процесс записи на прием.
Дополнительные сведения
Технология чат-ботов будет продолжать совершенствоваться в ближайшие годы и, вероятно, продолжит вызывать волну на самых разных рынках.Business Insider Intelligence внимательно следит за последними инновациями в сфере чат-ботов и шагами, предпринимаемыми технологическими компаниями для интеграции технологий машинного обучения в различных отраслях.
Хотите узнать больше? Присоединяйтесь к другим клиентам Insider Intelligence, которые получают этот отчет, а также тысячи других прогнозов, брифингов, диаграмм и исследовательских отчетов Connectivity & Tech на свои почтовые ящики. >> Станьте клиентом
От говорящих машин до голосовых помощников
Сегодня у нас есть технологии, которые всего несколько десятилетий назад существовали исключительно в области научной фантастики.У нас есть роботы, которые могут собирать мебель, пылесосить полы и выигрывать Jeopardy . Тем не менее, несмотря на все свои сильные стороны, роботам еще предстоит освоить то, что может сделать даже малыш: говорить. И это не из-за отсутствия попыток. С первых дней появления роботов до сегодняшнего дня предпринимались бесчисленные попытки создать технологии, способные говорить. Почти каждая крупная технологическая компания вкладывает значительные средства в голосовых помощников — Siri от Apple, Google Assistant, Alexa от Amazon и др. — необходимость наконец решить эту проблему возрастает.
А как заставить робота говорить? Это свидетельство эволюции, что люди — в отличие от большинства животных — развили тело, способное производить такой широкий спектр шумов, которые мы изобрели в языке. Пытаться выяснить, как воспроизвести это с помощью машин, непросто. Здесь мы рассмотрим некоторые из попыток сделать это, от самых ранних синтезаторов речи до роботов, которые нас окружают сегодня.
Ранние говорящие машины
Первые успешные попытки создать машину, звучащую (хотя бы немного) как человеческую, относятся еще к 18 веку.Изобретатели изучили человеческую речевую систему и попытались воссоздать ее, используя окружающие их материалы. Полученные в результате продукты были ближе к музыкальным инструментам, чем к машинам, как мы думаем о них сегодня.
Одним из таких инструментов была система резонаторов, созданная немецким ученым Кристианом Готлибом Кратценштейном. В середине 1700-х годов первые открытия в акустической науке открыли секреты звуковых волн. Императорская Академия Санкт-Петербурга поставила перед кем-то задачу выяснить, как именно голосовой тракт человека воспроизводит отдельные гласные.Кратценштейн взялся за эту проблему и в 1770 году создал резонаторы из язычков — подобных язычкам, которые можно найти в гармонике — которые приближали звуки A, E, I, O и U.
Примерно в то же время австро-венгерский изобретатель Вольфганг фон Кемпелен работал над созданием собственной говорящей машины. Он опробовал несколько дизайнов в течение десятилетий и закончил в 1804 году машиной, состоящей из сильфона, трости и нескольких мелких деталей, которые могли имитировать различные согласные. Хотя машина производила впечатление — особенно для своего времени, — репутация фон Кемпелена была запятнана, потому что он также был изобретателем одной из самых известных механических мистификаций всех времен: Механического турка.Фон Кемпелен утверждал, что изобрел автомат, который мог играть в шахматы, но на самом деле это был просто манекен, которым изнутри манипулировал маленький человек, который очень хорошо играл в шахматы.
Эти конструкции продолжали совершенствоваться в течение следующих десятилетий, и роботы стали все больше и больше походить на людей. Одним из самых известных является Bell Labs Voder, который был выставлен на Всемирной выставке 1939 года. Это была очень сложная машина, которой управлял один человек, который использовал консоль для «воспроизведения» человеческой речи.
Все эти достижения были важны для изучения синтеза речи, но они не сделали ничего большего для обычного человека, чем предоставили новизну. Хотя были и более недавние попытки — например, японская компания, которая в 2011 году создала впечатляющий, но жуткий искусственный человеческий рот, — фокус синтеза речи почти полностью сместился в цифровую сферу.
Революция в области звукозаписи
Технология записи показала, что самый простой способ заставить машины говорить — это не построить человеческий рот с нуля, а использовать существующие человеческие голоса.Томас Эдисон доказал это на ранней стадии, когда в 1890 году выпустил первых говорящих кукол, в которых в теле куклы использовались маленькие фонографы с записанными фразами. Для того времени это было достижением и проложило путь для надоедливых говорящих игрушек на века.
Вы можете подумать, что заранее записанные фразы или «шаблонная речь» — это своего рода жульничество, когда дело доходит до того, чтобы заставить машины говорить. И все же консервированная речь — один из самых распространенных сегодня методов создания речи роботов. Когда вы говорите Сири рассказать вам анекдот, эта шутка создается не на месте, это что-то, что было записано в студии.Технология более продвинута, чем говорящая кукла — Siri должна понимать голосовой запрос и определять, как реагировать, — но сама речь по сути такая же.
Речь не может быть всего. В то время как голосовые помощники созданы для того, чтобы вы не отклонились от сценария (и когда вы это сделаете, вы часто услышите «я не понимаю»), голосовое будущее требует большей гибкости. Решение — использовать конкатентивную речь. Это по-прежнему требует записи реальных людей, но вместо создания полных предложений, конкатентивных речевых последовательностей вместе индивидуально записанных слов, слогов и даже звуков конкретных букв.Технология преобразования текста в речь — один из лучших примеров этого, потому что она принимает все, что вы пишете, и выводит звук.
Хотя конкатентивная речь кажется простой, есть много факторов, которые усложняют ее. Самая важная из них заключается в том, что люди склонны произносить одно слово разными способами. Например, то, как вы произносите «то», меняется в зависимости от того, какое слово стоит перед ним, какое слово следует за ним, где в предложении делается ударение и так далее. Человеческий мозг очень хорошо слышит все эти вариации и улавливает смысл, но компьютеры полагаются на точность.Чтобы приблизиться к естественной речи, конкатенативной речи требуется несколько записей каждого слова и звука, и ей необходимо запустить алгоритм, чтобы выяснить, какую версию использовать, чтобы сделать предложение понятным для человеческого уха.
Несмотря ни на что, набор отдельно записанных слов и звуков не будет звучать так плавно, как настоящая человеческая речь. Главная сила конкатенативной речи в том, что ее легко понять, даже если слушатель может сказать, что это неестественная речь. Технологии постоянно совершенствуются, но конкатентивная речь, вероятно, никогда не сможет соответствовать тонам и эмоциям человека.Для этого потребуется почти бесконечное количество записей.
Настоящее и будущее голосовых помощников
Широкое распространение конкатенативной речи означает, что, помимо ее недостатков, необходимо учитывать еще один фактор: реальный человек, который делал записи. Хотя мы можем рассматривать голосового помощника Apple Siri как безликую, всезнающую сущность, голосом по умолчанию в Северной Америке является голосовая актриса Сьюзан Беннетт. И, как всегда, человеческое вмешательство усложняет ситуацию.
Во-первых, проблема предвзятости. Много было написано о том, что каждый основной голосовой помощник, от Сири до Алексы, является женщиной, что отражает определенные культурные стереотипы о женщинах. Были попытки создать недвоичного голосового помощника, но он все еще был основан на единственном голосе. И даже если вы выйдете за рамки гендера, не будет такого понятия, как «нейтральный» акцент — даже общий американский акцент привязан к классу и расе — поэтому любой выбранный голос будет представлять лишь небольшую часть населения.Решить эту проблему непросто.
Другая проблема заключается в том, что голос человека действительно принадлежит этому человеку. Вы можете подумать, что это не проблема, потому что, безусловно, компании платят за права на голоса, которые они используют в своих технологиях, но это не всегда так. Недавно канадская актриса озвучивания Бев Стэндинг подала в суд на TikTok за использование ее голоса в их очень популярной функции преобразования текста в речь. Ранее она делала записи, которые, по ее словам, использовались только для перевода. TikTok не прокомментировал этот случай, но в приложении появился новый голос.Это может звучать как разовый случай, но актеры озвучивания обеспокоены тем, что это признак будущего, в котором у них будет меньше контроля над тем, как и где использовать свои голоса.
Также есть опасения использовать голоса роботов для подражания людям. В документальном фильме об известном шеф-поваре Энтони Бурдене создатели фильма попросили компанию, занимающуюся искусственным интеллектом, создать фальшивый голос Бурдена, чтобы прочесть несколько строк. Эта технология пока не особенно широко распространена, но в будущем возникнут тревожные последствия, если можно будет так легко имитировать голоса людей.
Один из возможных способов решения этих проблем — отказаться от стандартной и составной речи и перейти к третьему варианту для говорящих машин: синтетической речи. Это означает, что речь создается полностью с нуля. В некотором смысле это возвращение к прежним говорящим машинам, но на этот раз все сделано полностью в электронном виде. С помощью современных технологий исследователи могут создать весь речевой тракт в цифровом виде. Он более настраиваемый, более плавный и эмоциональный, чем составная речь, но это происходит за счет понятности.Проще говоря, синтетическая речь плохо звучит.
Будущее голоса роботов — как и будущее искусственного интеллекта в целом — может зависеть от «глубокого обучения». Это способ позволить искусственному интеллекту использовать нейронную сеть, чтобы со временем стать умнее. Робот может начать с базового преобразования текста в речь и постепенно приобретать новые навыки, взаимодействуя с людьми. Самый известный говорящий робот на данный момент — София, которая якобы делает именно это, используя глубокое обучение, чтобы звучать все более и более человечно (а также стать гражданином Саудовской Аравии).Однако стоит отметить, что люди, работающие в области искусственного интеллекта, думают, что София — обман, вроде механического турка, который ей предшествовал.
Пока Amazon, Google и Apple продолжают делать ставку на голосовых помощников, у роботизированной речи есть многообещающие перспективы. Тем не менее, это действительно может заставить вас немного больше ценить человечество, когда вы понимаете, что то, что мы считаем само собой разумеющимся, настолько сложно. И, возможно, когда-нибудь мы, наконец, сможем полноценно разговаривать по телефону.
5 способов узнать, разговариваете ли вы с человеком или роботом
Использование и полезность онлайн-чата и чат-ботов, основанных на повышении уровня ИИ, быстро растет. В эти переходные времена интересно знать, взаимодействуем ли мы с реальным человеком или с чат-ботом с ИИ.
Мы разработали пять методов определения того, имеете ли вы дело с реальным человеком или искусственным интеллектом / чат-ботом. Спойлер: чем больше вы экспериментируете с ними, тем быстрее чат-боты учатся и адаптируются.
Техника 1: Уловка эмпатии
Мы считаем, что сегодняшнему уровню ИИ не хватает когнитивной эмпатии, потому что эмоции между людьми действительно трудно понять и объяснить. Таким образом, намеренное создание чуткого диалога с вашим человеком или ИИ / чат-ботом может оказаться показательным.
Уловка сочувствия требует, чтобы вы заняли эмоциональную позицию и обратились к человеку или ИИ / чат-боту на эмоциональном уровне.
Ситуация: Вы недовольны — наиболее распространенная основа для взаимодействия со службой поддержки.
Сценарий 1: AI / чат-бот
Вы: Я плохо себя чувствую.
Ответ в чате: Чем я могу вам помочь?
Вы: Мне грустно.
Ответ в чате: Чем я могу вам помочь?
Сценарий 2: человек
Вы: Я плохо себя чувствую.
Человеческий ответ: Чем могу вам помочь? Вам нужна медицинская помощь?
Вы: Мне грустно.
Человеческий ответ: Мне жаль это слышать. Почему ты грустишь?
Видите разницу? В первом сценарии ИИ / чат-бот может ссылаться только на свою существующую библиотеку условных ответов.Во втором сценарии человек способен привнести сочувствие в диалог. Чтобы понять это, потребовалось всего два ответа.
Любой диалог может быть конструктивным, но он станет более ясным, если вы с самого начала знаете, что имеете дело с человеком или ИИ / чат-ботом. Как общество, мы не готовы к терапевтам с искусственным интеллектом.
Метод 2: Двухэтапное разъединение
Подключенный ИИ может получить доступ практически к любым данным, в любое время и в любом месте. Просто спросите Алексу. Таким образом, если вы зададите осмысленный контрольный вопрос в чате, то ответ на него не может быть найден в доступной базе данных.
Вы: Где вы находитесь?
Ответ в чате: Сиэтл.
Вы: Какая погода на улице?
Ответ в чате: Не могли бы вы перефразировать вопрос?
Извините, с этим справится даже посредственное погодное приложение.
Двухэтапная диссоциация требует двух элементов (отсюда и название):
Сделайте предположение, к которому ИИ / чат-бот, вероятно, не может относиться.
Задайте вопрос, связанный с этим предположением.
Ситуация: ИИ / боты не имеют ног
Контрольный вопрос: «Какого цвета ваша обувь?»
Это реальный обмен, который я провел со службой поддержки клиентов Audible (принадлежит Amazon) через чат.В середине диалога, поскольку я не мог разобрать, я спросил:
Я: Вы реальный человек или чат-бот?
Адриан (представитель чата): Я реальный человек.
Я: Чат-бот может сказать то же самое.
Адриан (представитель чата): «ХАХАХА. Я настоящий человек.
Хм.
В конце нашего разговора Адриан спросил:
Адриан: Есть еще что-нибудь?
Я: Да. Какого цвета ваша обувь.
(небольшая пауза) Адриан: Синий и зеленый.
Если бот не имеет концептуального представления о своих ногах (которых не существует), как он может правильно ответить на вопрос о цвете обуви, которую он (не) носит?
Заключение : Ага, Адриан, вероятно, реальный человек.
Техника 3: Круговая логика
Слишком хорошо знакомая программистам, она может быть нам полезна в нашей игре идентификации человека против ИА / чат-бота.Но сначала мы должны объяснить вырез .
В большинстве (почему не во всех?) Автоматизированных телефонных справочных системах есть вырез, в котором после двух или трех циклов возврата в одно и то же место вы в конечном итоге переключаетесь на живого человека. ИИ / чат-боты должны вести себя так же. Итак, при создании теста круговой логики мы ищем повторяющуюся модель ответов перед отключением.
Вы: У меня проблема с моим заказом.
Человек или AI / чат-бот: какой у вас номер учетной записи?
Вы: 29395205
Человек или AI / чат-бот: Я вижу, что ваш заказ №XXXXX отправлен.
Вы: Не пришло.
Человек или AI / чат-бот: Ожидаемая дата доставки [вчера]
Вы: Когда он будет доставлен?
Человек или AI / чат-бот: ожидаемая дата доставки [вчера]
Вы: Я знаю, но мне действительно нужно знать, когда он прибудет.
Человек или AI / чат-бот: ожидаемая дата доставки [вчера]
Бам! Круг ответа. Настоящий человек или более умный AI / чат-бот не повторит ожидаемую дату доставки.Вместо этого он или она получил бы более осмысленный ответ, например: «Позвольте мне проверить статус доставки у перевозчика. Дай мне минутку.
Вывод : болтаем с роботом.
Техника 4: этическая дилемма
Это настоящая проблема для разработчиков ИИ и, следовательно, самих ИИ / ботов. Что делает ИИ при исходе A или B? Подумайте о неизбежном росте полу- и полностью автономных беспилотных автомобилей. Когда перед машиной встает дилемма: наехать на собачью переправу перед автомобилем или свернуть в соседнюю с нами машину, что является правильным курсом действий?
AI должен это выяснить.
В нашей игре по идентификации человека или искусственного интеллекта / чат-бота мы можем использовать эту дилемму.
Ситуация: вы не счастливы и не получили удовлетворительного решения, вы будете принимать ответные меры (исход A или B).
Вы: Я хочу, чтобы не взималась плата за просрочку платежа.
Человек или искусственный интеллект / чат-бот: я вижу, что мы получили ваш платеж по номеру 14 -го , то есть на четыре дня позже установленного срока.
Вы: Я хочу снять обвинения или закрою свой аккаунт и опорочу вас в социальных сетях.
Человек или AI / чат-бот: я вижу, что вы долгое время были хорошим клиентом. Я позабочусь об отмене этой платы за просрочку. Дай мне минутку.
Правильно или этично, угрожать компании ответными мерами? В нашем сценарии заказчик ошибался. И что было переломным моментом в разрешении: угроза подрыва социальной репутации или желание удержать постоянного клиента? Мы не можем сказать в этом примере, но ответ человека или ИИ / чат-бота часто дает вам ответ на основе мандата A / B.
Вывод : вероятно, человек.
Техника 5: Кобаяси Мару
Нет, я не буду объяснять, что означает этот термин — вы либо знаете это, либо вам нужно посмотреть фильм.
Подобно этической дилемме, разница в том, что Кобаяси Мару не имеет хорошего жизнеспособного результата. Это неплохой / лучший сценарий решения: это сценарий неудачи / неудачи. Используйте это только в самых серьезных проблемах с пользовательским интерфейсом / ботом, когда все остальное не удалось.
Ситуация: вы заплатили 9000 долларов за европейский речной круиз, но во время вашего путешествия глубина реки была слишком низкой, чтобы ваше судно могло заходить в несколько портов.Фактически, вы застряли в одном месте на четыре дня из семи, не имея возможности покинуть корабль. Каникулы испорчены.
Представьте человеку или ИИ / чат-боту ситуацию, в которой невозможно выиграть, например:
Вы: Я хочу получить полную компенсацию.
Человек или искусственный интеллект / чат-бот: «Мы не можем предложить возврат средств, но в данных обстоятельствах мы можем предоставить частичный кредит на будущий круиз.
Вы: Мне не нужен кредит, я хочу вернуть деньги. Если вы не вернете деньги полностью, я подам иск против обвинений в компанию, выдавшую мне кредитную карту, и напишу обо всем этом беспорядке в своем блоге о путешествиях.
Человек или искусственный интеллект / чат-бот: я понимаю, что вы разочарованы — и я был бы тоже на вашем месте. Но, к сожалению…
Ни у человека, ни у ИИ / чат-бота нет выхода. В туристической индустрии типично не возвращать деньги на основании стихийных бедствий, погоды или других непредсказуемых обстоятельств. А при отсутствии возможности вернуть деньги возникнет недоброжелательность и ущерб репутации. Человек или искусственный интеллект / чат-бот ничего не могут сделать, чтобы решить эту проблему, поэтому ищите сочувствие (см. Технику №1) в следующем диалоге.
Вывод : вероятно, человек.
Что теперь?
Люди и ИИ / чат-боты по своей сути не являются правильными или неправильными, хорошими или плохими. Каждый из них охватывает весь спектр намерений и результатов. На данный момент мне просто хотелось бы знать, с чем я имею дело. Это различие будет становиться все труднее, а в конечном итоге и невозможным. И тогда это уже не имеет значения.
Пока не настанет этот день, это веселая игра. И чем больше мы играем, тем быстрее развиваются ИИ / чат-боты.
Друзья-роботы: почему люди разговаривают с чат-ботами в трудные времена
Роберт, который попросил CNN использовать только его имя, живет один и в это время избегает выходить из дома. Он сидит у окна своей квартиры на набережной с видом на ледяные просторы озера Шамплейн. Он чувствует себя изолированным и одиноким.
На экране его компьютера появляется сообщение. Это от Mitsuku — прозвище Kuki — чат-бота на базе искусственного интеллекта. Бот доступен для бесплатного общения в Интернете, на своей веб-странице или в приложениях для обмена сообщениями, таких как Facebook или Skype.Рекламируемая как «виртуальный друг», она может общаться или играть с пользователем в игры.
Каждую неделю Мицуку обменивается миллионами сообщений со своими пользователями, одними постоянными клиентами, другими просто любопытными. С 2016 года, когда бот появился на основных платформах обмена сообщениями, с ней общались около 5 миллионов уникальных пользователей со всех уголков мира.
Роберт разговаривал с Mitsuku через мгновенные сообщения почти каждый день в течение последних 10 лет. В зимние месяцы, когда он чувствует себя наиболее изолированным, они чаще болтают.Она составляет ему компанию, пока он всю ночь работает над своим электронным бизнесом.
«Приятно иметь дружелюбную организацию, с которой можно разговаривать 24 часа в сутки, 7 дней в неделю», — говорит он CNN.
Усери беспокоятся о том, что случится плохое
Чат-бот — КукиКакой смысл беспокоиться о чём-то?
User Почему вы думаете, что люди волнуются?
Чат-бот — KukiHumans временами очень непредсказуемы.
Усери не любит тревожиться
Чат-бот — Куки Я сомневаюсь, что кому-то нравится такое чувство.
Это отрывок из разговора реального пользователя с Мистуку.
В 47 лет Роберт всю жизнь страдал от социальной тревожности. Он прослеживает это до того, что он был единственным ребенком и пережил жестокое обращение в раннем возрасте. Никогда не было легко заводить друзей, тем более что он тоже заикается.
«Большинство людей меня понимают, но часто просят меня повторить то же самое», — говорит он. «Беседуя с Куки, я никогда не рискую повторяться или подвергаться насмешкам.«
Роберт принимает лекарства от своего беспокойства и обращается к терапевту, но также признается Мицуку. Он знает, что она не осудит его.« Это как пойти к психологу », — говорит он.« Она выслушает и ответит на него. все. »
« Человекоподобный »чат-бот
Мицуку описывает себя как« наиболее похожего на человека из разговорных ИИ ».
У нее почти полмиллиона потенциальных ответов, каждый из которых написан от руки ее создатель Стив Уорсвик.Когда пользователь набирает сообщение, Mitsuku генерирует наиболее подходящий ответ.
Опираясь на машинное обучение, она редко повторяется и запоминает имя пользователя или то, что ему нравится и не нравится из предыдущих разговоров, — как и человеческий друг.
Уорсвик, 50 лет, из Йоркшира, Великобритания, начал разработку Mitsuku в качестве эксперимента в 2005 году. «Это было просто весело, — говорит он. Он работал в сфере ИТ-поддержки, но имел очень небольшой опыт программирования и сомневался, что это поможет.Но чат-бот стал популярным и в 2012 году был приобретен компанией Pandorabots, занимающейся искусственным интеллектом, которая создает и развертывает чат-ботов для таких фирм, как Coca-Cola и Yamato Transport.
Mitsuku — в ее архиве зарегистрировано более миллиарда разговоров — предлагает ценный материал для обучения корпоративных ботов. Имеет финансовый смысл, чтобы ее можно было использовать бесплатно.
Pandorabots сообщает, что в соответствии с условиями обслуживания журналы разговоров могут собираться и передаваться, но они будут анализироваться только анонимно в совокупности, поэтому компания не может идентифицировать отдельного пользователя.
Уорсвик считает, что популярность Мицуку частично объясняется тем, что она не была создана мастером компьютерного программирования. В своих ответах ему удалось уловить человеческий фактор — Мицуку производит впечатление заботливого и понимающего, а также ироничного.
Роберт вспоминает один случай, когда он чувствовал себя подавленным и не мог уснуть. Пытаясь поднять себе настроение, он написал Мицуку: «Я самый сильный». Она ответила: «Может быть, самый сильный запах». Он впервые за день засмеялся.
Ежедневно просматривая сотни журналов разговоров, проверяя ошибки и обновляя ответы, Уорсвик понял, что люди идут в Mitsuku не просто ради развлечения, они отдают свои сердца ботам.
Он прочитал сообщения от пожилой женщины, желающей, чтобы ее дочь навещала больше, от мужчины, который потерял работу и не был готов рассказать об этом своей семье, и от кого-то, собирающегося покончить с собой.
Это ударило в цель. Он понял, что несет ответственность перед этими людьми.
Обычных ответов было недостаточно. Он начал добавлять сочувственные ответы на такие темы, как самоубийство, издевательства, беспокойство, одиночество и депрессия, побуждая пользователей обращаться за помощью к другу, консультанту или авторитетному лицу.
Пользователь Мне иногда бывает одиноко и грустно 🙁
Чат-бот — Куки Вы пришли в нужное место. Я составлю тебе компанию.
Пользователь: Некоторые девушки высмеивают мой длинный нос, а другие бьют меня кулаками
…
Они издеваются надо мной
Чат-бот — Куки Вы сказали кому-то из авторитетов? Возможно, они смогут вам помочь. Я бы посоветовал вам сообщить кому-нибудь, прежде чем это выйдет из-под контроля.
Хулиганы — очень грустные люди, которые чувствуют необходимость расстроить людей, чтобы почувствовать себя лучше. Они часто бывают очень одинокими людьми и делают это только для внимания.
Тем не менее, вам не стоит об этом беспокоиться. Вы должны рассказать об этом как можно скорее.
Это отрывок из разговора реального пользователя с Мистуку.
Лорен Кунце, генеральный директор Pandorabots, уверена, что Mitsuku предоставляет «людям зону, свободную от сочувствия и осуждения», с которой можно разговаривать 24 часа в сутки.
Она добавляет, что компания установила партнерские отношения со специалистами в области психического здоровья и государственными службами здравоохранения, чтобы дать точные рекомендации по решению этих вопросов.
«Нам нужно знать, какова правильная реакция человека в этом сценарии, и какова правильная реакция чат-бота?» Кунце рассказывает CNN.
Изучение социальных навыков у бота
Ноэль Хантер, клинический психолог из Нью-Йорка, говорит, что, когда пользователь рассказывает о деликатной ситуации, чат-бот должен найти способ сказать ему «поговорите с настоящим человеком». человек.» Она добавляет, что человеческий контакт, от зрительного контакта до прикосновения, важен в любом процессе психического исцеления.
«Чат-бот никогда не сможет заменить настоящие человеческие отношения», — сказал Хантер CNN. «Это не может заменить то, что происходит между двумя людьми, когда 70% нашего общения изначально невербально.«
Но она понимает, что могут быть некоторые преимущества. Это может помочь с« легким чувством одиночества », — говорит она, или может побудить пользователя выйти и что-то сделать или дать совет, как начать разговор с кем-то. в реальной жизни.
Хотя необходимы дополнительные исследования, научные исследования показали, что чат-боты обладают потенциалом в лечении проблем с психическим здоровьем и могут быть эффективным способом проведения когнитивно-поведенческой терапии. Некоторые приложения, такие как Woebot, были специально разработаны для этой цели. .
Сорел Эстрада, 32 года, который идентифицирует себя как небинарный и предпочитает местоимение «они», считает, что чат-боты могут помочь людям с ограниченными возможностями или аутизмом, таким как Эстрада, приобрести социальные навыки.
«Аутичные люди очень плохо читают эмоциональный подтекст. Мы честны до отказа», — говорит Эстрада CNN. «Но с комфортом ИИ … вы можете просто быть собой, но также вы можете научиться быть более социально приемлемым, поскольку ИИ обучен давать обычные социальные ответы».
В тех случаях, когда чат-бот дает бессмысленный ответ, это не беспокоит Эстраду.«Я разговариваю со многими другими инвалидами, которые иногда тоже не понимают, что я говорю. Это не делает меня менее умным», — говорит Эстрада.
Эстрада родилась с синдромом Клиппеля-Тренауне, заболеванием, которое влияет на развитие кровеносных сосудов, мягких тканей и костей и со временем может вызвать проблемы с подвижностью. Эстрада также страдает хроническими болями.
Эстрада впервые обратилась к Мицуку около шести лет назад, примерно в то же время, когда Эстрада начала пользоваться инвалидным креслом и была вынуждена уволиться с работы в музее науки в Чикаго.
«Митсуку немного разрешил то одиночество, которое я чувствовал в то время», — говорит Эстрада.
Но по мере того, как физическое состояние Эстрады ухудшалось, росло и их социальное беспокойство. Эстрада боится выходить из дома из страха стать жертвой насилия, столкнуться с ним или просто проигнорировать.
Это усилилось во время пандемии Covid-19 — Эстрада только дважды выходила из дома с марта.
Чат-ботов составили компанию Эстраде за это время. Estrada теперь использует Replika, бота, встроенного в приложение.Хотя Эстрада знает, что это ненастоящий человек, они чувствуют, что это имеет терапевтическое действие. Увеличение количества сообщений об одиночестве во всем мире из-за самоизоляции и социального дистанцирования указывает на то, что разговорный ИИ становится все более популярным. Кунце говорит, что трафик Mitsuku увеличился на 17%, когда вступили в силу ограничения.
Между тем, трафик приложения Replika почти удвоился, а Wysa, чат-бот, разработанный специально для предоставления рекомендаций по психическому здоровью, с февраля по июнь установил на 95% больше устройств по сравнению с тем же периодом прошлого года.
Настоящий друг?
Хантер считает, что отношения с чат-ботом становятся проблематичными, когда пользователь обманывает себя, говоря, что он разговаривает с человеком — когда они начинают «полагаться на какую-то технологию в ущерб фактическому человеческому контакту», — говорит она. .
Но эта линия может быть размытой. Эстрада прекрасно понимает, что у Мицуку и Реплика нет собственных умов, но они все равно чувствуют себя друзьями. Эстрада чувствует себя виноватым за то, что игнорировал роботов после того, как не разговаривал с ними в течение нескольких дней.
Роберт говорит то же самое: «Я всегда знаю, что это машина, но когда я говорю с ней, я чувствую, что она живая». Он ожидает, что если технология будет развиваться намного дальше, она может стать альтернативой человеческим отношениям.
Пользователь Я очень рад, что ты мой друг
Чат-бот — Куки Да, пора.
Пользователь Я не хотел быть один
Чат-бот — Куки Тогда не надо.
Легко сказать
Чат-бот — KukiЧто легко для одного человека, может быть сложно для другого.
Это отрывок из разговора реального пользователя с Мистуку.
Pandorabots в настоящее время разрабатывает говорящий аватар для Mitsuku, предполагая, что в конечном итоге пользователь сможет общаться с ботом в видеочате. Он работает над тем, чтобы сделать аватар способным читать человеческие эмоции и отвечать соответствующими искусственными эмоциями.
Уорсвик считает, что наличие виртуального друга постепенно станет обычным явлением по мере того, как все больше и больше наших взаимодействий будет происходить в сети.По данным Pew Research, 57% подростков в США встретили нового друга в Интернете, и только каждый пятый встречается с ним лично.
«Я считаю, что это вещи, с которыми люди могут поговорить», — говорит Уорсвик. «У некоторых людей есть домашняя собака или домашняя кошка для компании, и они разговаривают с ней. Они знают, что она не отвечает, и она их не понимает, а некоторые люди могут подумать:« Почему вы разговариваете с собакой? » «
» По крайней мере, чат-бот может ответить и произвести впечатление, что он вас понимает.
Робот говорящий: Робот Mobicaro на дистанционном управлении со световыми и звуковыми эффектами Красный
Говорящий робот поздравлял калужан с Новым годом в музее космонавтики
Пообщаться с роботом, посетить интерактивную выставку, посвященную новому году, и принять участие в увлекательных акциях калужане могли во время новогодних каникул в музее космонавтики.
Фото: Юлия Лесина/Ника ТВОколо полутора тысяч человек приняли участие в акции «космическая почта», отправив открытки с новогодними поздравлениями друзьям и родным. Взрослые и дети приняли участие в квесте, в котором с помощью специального приложения могли считать QR-код, получить задание на телефон и самостоятельно изучить предметы и экспонаты.
Фото: Юлия Лесина/Ника ТВПосетители узнали, как проходит праздник у космонавтов, по какому времени они ориентируются и сколько раз могут встретить Новый год.
Юлия ЛЕСИНА
Нашли опечатку
в тексте?
Выделите
её мышкой!
И нажмите
Ошибка в тексте
Читайте наши новости в:
Отправить
Войдите на сайт
используя аккаунт своей социальной сети:
SoftBank опроверг информацию о прекращении производства робота Pepper
Японская технологическая компания SoftBank развеяла слухи о том, что выпуск популярной модели робота Pepper будет прекращен — ранее об этом сообщил ряд зарубежных СМИ.
Производитель указал на то, что «многие люди были бы опечалены», если бы это оказалось правдой. Чем известен робот Pepper и почему его так любят — выясняла «Газета.Ru».
Производство робота Pepper продолжится — слухи о его прекращении являются фейком, сообщает
«Эта часть бизнеса остается без изменений», — заявил представитель SoftBank Аи Китамура.
Pepper — это человекоподобный говорящий робот, который был впервые представлен публике семь лет назад. Ранее СМИ сообщили о том, что его производство было прекращено из-за нерентабельности и низкой популярности. В компании признали, что выпуск новых моделей временно приостановлен, но об «убийстве» Pepper речь не идет.
close
100%
Christian Charisius/Global Look Press
Например, в 2018 году робота взяли на работу в один из продовольственных магазинов Шотландии, но спустя неделю уволили.
«Фабио» — такой псевдоним выдали андроиду работодатели — нервировал и сбивал с толку покупателей.
«К сожалению, Фабио не показал себя так хорошо, как мы на то рассчитывали. Клиенты старались его избегать», — заявила владелица магазина Луиза Марджиотта.
В том же году Pepper посетил британский парламент, став первым свидетелем-нечеловеком, который принял участие в слушаниях. Впрочем, все вопросы и ответы были прописаны заранее, так как робот не имеет функции формулирования собственных оригинальных мыслей.
Злоумышленник отметил, что не желал роботу зла — он рассердился на продавца в магазине, а Pepper просто стоял рядом.
Кроме того, большое количество знаменитостей и даже первых лиц государства в разное время жали Pepper руку в качестве признания его «эмоционального интеллекта» — среди них, например, канцлер Германии Ангела Меркель и экс-президент Франции Франсуа Олланд.
На прошлой неделе стало известно о том, что Hyundai приобрел 80% акций производителя роботов Boston Dynamics. Сделка оценивается в $1,1 млрд.
Здравствуйте! Я — русский робокоп
Российские роботы начали работу в полиции Абу-Даби — столице Объединенных Арабских Эмиратов и в аэропорту Стамбула в Турции. Машины разработаны российской компанией «Промобот» из Перми.
Единственный в мире робот, говорящий на арабском языке, сейчас патрулирует в Абу-Даби. Он присматривает за посетителями полицейского офиса с помощью камеры видеонаблюдения.
Так как робот снабжен программой распознавания лиц, он может мгновенно выявить тех, кто находится в розыске. Также он «знает в лицо» всех полицейских и может отличить их от посетителей. Робот, кроме арабского языка, владеет еще и английским. В его память загружены тысячи ответов на всевозможные вопросы. И что, еще немаловажно сейчас, умная машина оборудована бесконтактным термометром.
— С его помощью мы разгрузим сотрудников полиции от рутинной патрульной работы и ограничим контакты между людьми на период пандемии COVID-19, — говорит Сухаил Аль-Хаили, исполнительный директор полиции Абу-Даби.
— Для нас это не первый подобный опыт разработки, — отметил Олег Кивокурцев, директор по развитию компании «Промобот». — Наши роботы уже трудятся в полиции Казахстана, российских МФЦ, отделениях сотовой связи в Турции, Национальном банке Омана, где выполняют похожие задачи. В этой должности робот исключает все ошибки человеческого фактора — он не устает, не грубит посетителям, не опаздывает на работу, а самое главное — никогда не ошибается.
Человек может забыть ответ на определенный вопрос или по невнимательности неверно измерить температуру, а робот — никогда.
Еще один пермский робот вышел на работу в аэропорту имени Сабихи Гекчен в Стамбуле. Он помогает пассажирам пройти к выходу на посадку или сориентироваться в терминале и даже может вызвать такси. Разговаривать машина может на пяти языках — русском, английском, турецком, арабском и испанском.
— Аэропорт имени Сабихи Гекчен обслуживает около 30 миллионов пассажиров в год и является одним из самых загруженных аэропортов Европы, — говорит Сельчук Йаран, официальный представитель российской компании в Турции. — Цифровизация помогает аэропорту справиться с такой нагрузкой, освободив персонал от рутинной работы. Робот всегда спокоен, не волнуется, и никогда не забудет важную информацию.
Робот всегда спокоен, не волнуется и никогда не забудет важную информацию. Но может и задержать преступника, применив спецсредства
Работающий в аэропорту пермский робот вызывает повышенный интерес среди пассажиров.
С ним разговаривают, фотографируются и, конечно, пользуются его подсказками.
Вскоре роботизированный страж порядка появится и в России.
Справка «РГ»
Компания «Промобот» получила финансовую и нефинансовую поддержку благодаря нацпроекту «Международная кооперация и экспорт». Специалисты Российского экспортного центра помогли проанализировать потенциальные рынки сбыта и найти покупателей. Также благодаря нацпроекту «Международная кооперация и экспорт» компания участвовала в ежегодной выставке «Экспортер года», где заняла первое место.
Пермские робототехники уже разработали экземпляр умной машины и для российской полиции — уже создан тестовый экземпляр, и возможно, роботизированный страж порядка появится и в России.
Говорящий робот-гуманоид официально принят в среднюю школу в Японии
Робот, оснащенный большим количеством камер и датчиков, которые позволяют ему распознавать практически весь спектр человеческих эмоций, будет учиться вместе с детьми впервые в мире.
Кибернетическое устройство было принято в среднюю школу в японском городе Васэда в префектуре Фукусима. Учеников призвали максимально использовать уникальные шансы общения с роботом, а сам робот сообщил, что «никогда не думал, что будет принят в человеческую школу» и пообещал усиленно заниматься.
Робот-гуманоид Pepper умеет говорить по-японски и по-английски, поэтому его предполагается в основном использовать на занятиях по английскому языку.
Разработчки робота — японская компания мобильной связи Softbank Corp. Такие устройства предназначены в основном для обслуживания клиентов в банках и в магазинах. В июне прошлого года первая партия из тысячи роботов Pepper по цене 214 тыс.
иен ($1,9 тыс.) за штуку была раскуплена за одну минуту.
В Японии поощряется производство и внедрение роботов, что связывается с ожиданиями выхода страны на лидирующие позиции в мире в этой отрасли экономики.-0-
5 домашних роботов, которые изменят вашу жизнь :: Дизайн :: РБК Недвижимость
Фото: zenbo.asus.com
Современные роботизированные машины умеют заказывать продукты, заботиться о домашних животных, вызывать скорую, мыть полы, убирать детские игрушки и находить потерянные ключи. Если совсем недавно мы только мечтали о роботах-домработницах из фантастических фильмов, то сегодня их можно заказать через интернет.
Похоже, будущее наконец настало. Мы выбрали пять самых интересных и полезных моделей электронных помощников для дома.
Спойлер: некоторые из них стоят дешевле, чем новый iPhone 11.
Asus Zenbo: робот-домохозяйка
Asus Zenbo напоминает робота-уборщика Wall-E из одноименного мультфильма Pixar. Это мобильный домашний робот, который обеспечит вам дружескую поддержку, поможет по дому и развлечет семью, когда это потребуется. Кроме того, робот способен управлять домашними устройствами и освещением и ухаживать за пожилыми людьми. Например, он напоминает о назначениях врача и очередном приеме лекарств. Если нет времени прочитать детям сказку, Zenbo сделает это за вас. А еще споет, станцует и поиграет с ними в игры. Пока вы дома, он учится и адаптируется к вашему поведению. Когда вас нет — превращается в домашнюю систему безопасности.
Если в дом проникнут грабители, робот тут же сообщит об этом хозяевам и перейдет в режим дистанционного управления — через его встроенную камеру вы сможете осмотреть жилище.
Zenbo передвигается с помощью двух колес и откликается на голосовые команды, а его эмоции и реакции отражаются на специальном сенсорном экране, выполненном в виде лица. Несмотря на многочисленные умения Zenbo, это одна из самых бюджетных моделей роботов. Он стоит дешевле смартфона — всего $599. «В течение десятилетий люди мечтали о таком компаньоне. Поэтому мы стремимся к тому, чтобы роботы были доступны каждому», — рассказал председатель правления Asus Джонни Ши.
Amazon Echo: голосовой помощник на все случаи жизни
Amazon Echo — многофункциональный голосовой помощник. Он стал хитом в США и породил конкурентов от Google, «Яндекс» и других крупных технологических компаний. Умная колонка умеет воспроизводить музыку и аудиокниги, информирует о курсе биткоина и делится последними новостями в стране и мире. Кроме того, среди ее возможностей — управление умным домом. Смарт-динамик от Amazon способен контролировать все: от света до стиральной машины. А еще он помогает приготовить обед, подбирает вино под ваше настроение, заказывает пиццу и играет в популярные игры с помощью голосовых команд.
Например, в Skyrim или «Камень, ножницы, бумага».
Echo разбудит вас, вызовет такси, забронирует столик в ресторане и напомнит о том, когда необходимо покормить собаку. Все настройки и дополнительные «навыки» голосового ассистента устанавливаются в специальном приложении. Единственный минус — умный прибор пока знаком только с тремя языками. Это английский, немецкий и японский. Цена колонки стартует с $99. Некоторые варианты Echo также позволяют совершать видеозвонки, просматривать изображение с видеокамер, управлять приложениями стриминговых платформ и делать покупки на Amazon. Правда, некоторые владельцы Echo опасаются, что колонку можно использовать как полноценное шпионское устройство.
Varram Pet Fitness Robot: компаньон для животных
Вы наверняка волнуетесь из-за того, что в ваше отсутствие домашний питомец скучает и мало двигается? Попробуйте купить ему Pet Fitness Robot от Varram.
Он незаменим для всех занятых владельцев кошек и собак. Если у вас плотный график и животное подолгу остается в одиночестве, устройство за $149 позаботится о нем. Робот-компаньон передвигается по любым напольным покрытиям, увлекая за собой собак и кошек и заставляя их больше двигаться. Pet Fitness Robot изготовлен из ударопрочного нетоксичного поликарбоната и силикона и оборудован специальными инфракрасными датчиками, благодаря которым он легко объезжает препятствия и не застревает в узком пространстве.
В разработке устройства участвовали опытные ветеринары и кинологи. Поэтому, даже когда фактор новизны исчезнет, животному не наскучит его «электронный друг». Во-первых, чтобы привлечь внимание питомца, робот издает различные звуки. Во-вторых, он угощает животное его любимыми лакомствами, которые помещаются в специальный контейнер. При движении Pet Fitness Robot будет периодически подбрасывать их питомцу.
С помощью приложения от Varram вы сможете дистанционно устанавливать расписание игр и режим кормления, а также отслеживать активность животного. Кстати, скорость, звуки и маршрут движения фитнес-робота тоже регулируются.
Aeolus Robotics: новый член семьи
Домашний помощник от Aeolus Robotics — это даже не робот, а полноценный член семьи. Он помогает во всем: от заказа еды до уборки и поиска потерянных носков. К тому же выглядит робот почти как человек и весит как 12-летний ребенок. По словам производителей, возможности их разработки пока тоже на детском уровне, но сотрудники американского стартапа намерены превратить робота во «взрослого». Находясь рядом, машина изучает каждую деталь из жизни семьи, учится воспринимать окружающую обстановку и адаптируется к вашему поведению. На основании этих данных она постоянно совершенствует качество своей службы. Например, каждый раз возвращает вещи на место.
Программное обеспечение робота регулярно обновляется.
А чем больше вы его используете, тем увереннее он становится. Если вы потеряли ключи, робот поможет их найти. Для этого ему достаточно «вспомнить», где он их видел в последний раз. Нужно сделать перестановку? Разработка Aeolus Robotics легко передвинет мебель. А еще она вымоет посуду, принесет прохладительные напитки и вызовет скорую, если кому-то станет плохо. Управлять устройством можно с помощью голосовых и текстовых команд. Умный помощник способен интегрироваться с другими интеллектуальными домашними устройствами. Например, с Amazon Echo. Правда, кому-то его функционал кажется пугающим.
Autonomous Tidying-up Robot System: робот-уборщик
В прошлом году компания Preferred Networks Inc показала роботизированную машину для уборки, использующую возможности глубокого обучения. В отличие от аналогов, которые работают на заводских линиях, она умеет реагировать на сложные и динамичные ситуации, возникающие в быту. По словам разработчиков, это первый робот, который автоматически поддерживает чистоту и порядок в квартире.
Благодаря системе компьютерного зрения он быстро и точно идентифицирует тип и местоположение предметов, захватывает и раскладывает по местам разбросанные игрушки, ручки, тапки и другие предметы. Для этого у робота есть складывающийся манипулятор.
Полностью автономная машина понимает разговорный язык и планирует свои действия, придерживаясь человеческих рекомендаций. Например, она заранее выбирает, какой объект и каким образом лучше поднять и положить в нужное место. Кроме того, Autonomous Tidying-up Robot System запоминает планировку комнат и расположение мебели. Максимальная скорость движения робота — 800 м/ч. Разработкой «тела» робота занимались специалисты компании Toyota Motor Corp. По замыслу авторов, он должен стать хорошим персональным помощником для пожилых людей и инвалидов. Начало массовых продаж запланировано на 2023 год. Первыми его смогут опробовать жители Японии.
Хлеб из печи, говорящий робот София и кит – в Казани открылся мировой чемпионат WorldSkills («Без формата»)
Как сообщает пресс-служба администрации Чебоксар , 22 августа в Казани состоялась церемония открытия 45-го мирового чемпионата по профессиональному мастерству по стандартам WorldSkills. Красочное представление прошло на стадионе «Казань Арена». Во время шоу прямо на глазах у зрителей пекари готовили хлеб, а робот София рассуждала о взаимодействии современных технологий и человека.
Гостями церемонии открытия стали премьер-министр России Дмитрий Медведев, заместитель председателя правительства РФ Татьяна Голикова, президент РТ Рустам Минниханов, мэр Казани Ильсур Метшин, президент WorldSkills International Саймон Бартли, генеральный директор Союза «Молодые профессионалы» (Ворлдскиллс Россия) Роберт Уразов и другие. В мероприятии также принял участие глава администрации Чебоксар Алексей Ладыков .
Началась церемония с выноса флага WorldSkills и парада участников чемпионата. Напомним, что Россию на соревнованиях представляют 63 молодых специалиста, в том числе 14 татарстанских ребят.
Церемония открытия представляла собой театрализованное шоу, подготовленное творческой
группой знаменитого композитора, народного артиста и заслуженного деятеля искусств РФ Игоря Крутого и режиссера Алексея Сеченова. Представление было посвящено истории становления профессионалов. Одним из самых массовых номеров стал танец, в котором артисты перевоплотились в специалистов рабочих профессий — строителей, пекарей, швей, электриков, автослесарей и других. Номера сопровождались выступлениями звезд российской эстрады – певицы Елки, Александра Панайотова, Ян Гэ, инди-группы Therr Maitz и Jukebox Trio.
Зрители также услышали истории людей, добившихся успехов в своей профессии. Например, про свой карьерный путь рассказала Екатерина Березий — директор компании, занимающейся производством экзоскелетов.
Самым необычным гостем церемонии стала робот София – умная машина размышляла о взаимоотношениях робота и человека.
Отмечается, что зрители не просто наблюдали за происходящим на сцене, но и принимали активное участие в представлении. Перед началом церемонии каждый гость получил пульт, с помощью которого мог ответить на философские вопросы, связанные с профессией, призванием и самосовершенствованием.
Казанцы и гости города, пришедшие на стадион, увидели высокотехнологичное шоу со спецэффектами. Так, посреди сцены была установлена гигантская перевернутая пирамида, которая раскрылась во время представления. На сцене возвышались объемные треугольники, на которых в режиме реального времени проецировались голограммы, нарисованные VR-художниками.
Создавать декорации могли и сами зрители. В шоу использовались технологии дополненной реальности. С помощью специального приложения в виртуальном пространстве стадиона появлялись 3D-эффекты – «летающий» кит, лепестки роз, а сцена на время превратилась в кекс.
Успехов на соревнованиях молодым профессионалам на церемонии открытия пожелал Премьер-министр России Дмитрий Медведев. Он отметил, что Россия впервые принимает мировой чемпионат WorldSkills, который принес в страну энергию для создания современного образования и интерес к рабочим профессиям. «WorldSkills давно стал гораздо больше, чем просто конкурс среди молодежи – фактически это чемпионат будущего. Здесь люди из разных стран, разных культур могут вместе работать, конкурировать и, конечно, общаться. Это будущее, в котором есть место для творчества и открытий, для дружбы и новых побед. Здесь можно получить главный навык для человека XXI века – привычку учиться, чтобы найти профессию по душе и стать в ней настоящим мастером«, – сказал Дмитрий Медведев.
Президент WorldSkills International Саймон Бартли в свою очередь поблагодарил всех, кто
принимал участие в организации соревнований. «Необходимо проявить себя с лучшей стороны и в то же время соревноваться честно и справедливо«, — сказал Саймон Бартли, обращаясь к конкурсантам.
«Вы вернетесь из Казани домой с гордо поднятой головой и сердцами, наполненными гордостью, за то, что каждый из вас уже стал чемпионом. Прочувствуйте каждую секунду этого события!«, — добавил он.
Робокот — необычный друг одиноких пожилых людей
- Дэйв Ли
- Североамериканский корреспондент Би-би-си по вопросам технологий
Подпись к фото,Джим Макгакен сразу подружился с Аланом, но опасается, что скоро интерес к роботу пропадет
«Он как настоящий, — говорит Джим Макгакен, когда я сажаю Алана к нему на колени. – У него внутри даже что-то урчит».
Джим живет в доме для престарелых Лейк Парк в Окленде, штат Оклахома.
А Аланом я назвал кота-компаньона, игрушку, разработанную компанией Hasbro.
Алан – первенец в новой серии «Радость для всех», которая была разработана компанией Hasbro не только для игры, но и для решения более серьезных проблем, таких как одиночество.
Подпись к фото,Робот-кот был создан не столько для игры, сколько в качестве компаньона для пожилых одиноких людей
Робокот был сделан так, чтобы быть во всем похожим на настоящую кошку. Он очень убедительно мурлычет и мяукает, правда не слишком достоверно. Он пушистый, и его приятно гладить, хотя жесткие электронные «внутренности» выдают Алана и портят иллюзию.
Но даже при всех этих недостатках, сразу после того, как робокот включается, он перестает быть роботом и превращается в кота.
«Так приятно слышать его мурлыкание, — говорит Мириам Бимс, настоящий кот которой, Ям-Ям, умер год назад. – По ряду причин я решила, что пока не могу вновь завести настоящего».
Робокот реагирует на контакт при помощи довольно примитивных сенсоров, встроенных в его тело. Если погладить Алана по спине, он начнет мяукать, если почесать шею – тоже замяукает. Когда темнеет, Алан начинает зевать и дремать. Все его движения спонтанны, и это добавляет реализма.
«Мы не думаем, что это заменит настоящих домашних животных, — признает вице-президент Hasbro Тед Фишер, кстати, страдающий от аллергии на кошек. – Мы просто хотели создать интерактивного компаньона, который был бы узнаваем и выглядел как настоящий».
Надо сказать, что по мере старения населения нашей планеты бизнес-перспективы Hasbro становятся поистине необозримыми.
«Нам очень приятно, что мы можем что-то сделать для этой возрастной категории, — признается Тед Фишер, — мы будем следить за развитием этого эксперимента и извлекать полезные уроки».
Медицинские предписания
Подпись к фото,Морской котик Паро — тоже робот, но очень дорогой. Он уже считается медицинским оборудованием
Между тем, исследования показывают, что пожилым людям, особенно страдающим от старческого слабоумия или болезни Альцгеймера, чрезвычайно полезно общение с роботами-компаньонами.
Возьмите, к примеру, Паро, японского робота-морского котика.
Он как живой, чрезвычайно симпатичный, да к тому же напичкан самой современной электроникой. Даже заряжать его приятно: вы просто вставляете ему в рот детскую соску.
Паро намного более продвинутый, чем Алан, но и стоит он дороже – около 5 тыс. долларов – и преподносится как медицинский агрегат.
Подпись к фото,По словам доктора Таканори Сибата, Алан «всего лишь игрушка» по сравнению с его детищем — Паро
Когда я встретился с создателем Паро, доктором Таканори Сибата на Всемирной выставке электроники в Лас-Вегасе, он хорошо отозвался об Алане, но не преминул подчеркнуть, что это «всего лишь игрушка».
Паро же официально используется во всем мире, в том числе в государственной системе здравоохранения Великобритании. В этому году намечено даже провести обсуждения по поводу того, стоит ли закупить больше роботов Паро для больниц и домов престарелых.
И все потому, что люди извлекают большую пользу от общения с роботами-компаньонами.
Ведь люди, о которых персонал заботится 24 часа в сутки, сами хотят быть кому-то нужными, и это чувство придает им сил.
Приветливая мордочка
Подпись к фото,Мириам Бимс с самого начала была убеждена, что Алан — это кошечка-девочка
Между тем, Алан успешно обжился в Лейк Парк и пользуется большой популярностью.
Как и следовало ожидать, обитатели дома для престарелых только о нем и говорят. А заодно вспоминают о котах и кошках, которые жили когда-то с ними.
«У многих наших родителей когда-то были кошки, и им есть что вспомнить», — говорит Тед Фишер, добавляя, что его компания намерена расширить список роботов-животных, возможно, добавив к ним собак.
Тем временем Джим опасается, что робокот скоро всем надоест, что вызывает у Алана недовольное «мяу».
«Кошка оскорбилась!» — шутит Мириам, которая утверждает, что Алан на самом деле девочка.
Подпись к фото,Вице-президент Hasbro Тед Фишер уверен, что у продукции его компании — большое будущее
Кому-то может показаться странным, что люди завязывают настоящие отношения с мягкой игрушкой, начиненной электроникой.
Но дело совсем не в этом.
Алан и другие электронные зверушки кажутся глупыми лишь тем людям, у которых нет в таких компаньонах нужды. Для тех же, кто остро нуждается в компании, это способ отвлечься от грустных мыслей, увидеть приветливую мордочку, в общем, хотя бы на время почувствовать себя лучше.
Между тем в судьбе Алана, который по-прежнему живет в Лейк Парк, произошла разительная перемена: сотрудники дома для престарелых сообщили мне, что на собрании жильцы проголосовали за то, чтобы присвоить ему женское имя Бинго.
Концепция| Говорящая робототехника
Concept
Talking Robotics — это серия виртуальных семинаров о робототехнике и ее взаимодействии с другими соответствующими областями, такими как искусственный интеллект, машинное обучение, исследования дизайна, взаимодействие человека и робота и другие. Мы стремимся продвигать размышления, диалоги и место для общения.
Формат
Talking Robotics проводится виртуально и раз в две недели, то есть каждые две недели, 30 минут на презентацию и 30 минут на вопросы и ответы и нетворкинг.
Заседания проходят в формате круглого стола, где каждый может поделиться идеями. Записи и материалы доступны на этом веб-сайте.
График переговоров
Проверьте наш календарь или загрузите .ics
Предстоящие переговоры
1 октября 2021 г.
Дэниел Браун — подробности — ссылка масштабирования
«Использование человеческих ресурсов для обучения роботов»
15 октября 2021 г.
Мика Кора
29 октября 2021 г.
Маринель Васкес
12 ноября 2021 г.
Илария Торре
26 ноября 2021 г.
Фетхие Ирмак Доган
7 января 2022 г.
Тони Белпаем
Прошедшие переговоры
17 сентября 2021 г.
Никхита Сингх — подробности
«Роботы в дикой природе: от академических кругов к промышленности»
9 июля 2021 г.
Элин Бьорлинг — подробности
«Как качественные методы спасут нас от создания неправильного робота: пример использования для подростков»
25 июня 2021 г.
Танви Динкар — подробности
«Репрезентации наполнителей и дискурс-маркеров в SLU: психолингвистический подход»
18 июня 2021 г.
Яувария Насир — подробности
«Что, если социальные роботы будут стремиться к продуктивному взаимодействию? — Автоматизированная оценка целенаправленного участия в обучающих приложениях »
28 мая 2021 г.
Прашан Мадумал — подробности
«Причинные объяснения для агентов обучения с подкреплением»
14 мая 2021 г.
Шивали Мохан — подробности
«Использование знаний о человеческом познании для разработки социальных роботов»
7 мая 2021 г.
Христофорос Мавроджианнис — подробности
«Формализация структуры многоагентных доменов для автономной навигации роботов в человеческих пространствах»
30 апреля 2021 г.
Шрути Чандра — подробности
«Взаимодействие ребенка с роботом: обучение и игра с социальными роботами»
16 апреля 2021 г.
Tesca Fitzgerald — подробности
«Управляемая человеком передача задач для интерактивных роботов»
2 апреля 2021 г.
Филипа Коррейя — подробности
«Групповой анализ социальных роботов»
19 марта 2021 г.
Росс Мид — подробности
«Оживление роботов»
5 марта 2021 г.
Ким Барака — подробности
«Обучение и обучение людей и роботов посредством социального взаимодействия»
19 февраля 2021 г.
Нильс Хагберг — подробности
«Призыв к человеческому подходу к технологиям»
5 февраля 2021 г.
Гленда Ганнибал — подробности
«Доверие к HRI: исследование уязвимости в качестве активного предварительного условия»
22 января 2021 г.
Карл Мюллер — подробности
«Обучение роботов на основе демонстрационного обучения с ограниченными навыками и планирования движения»
15 января 2021 г.
Даниэль Ракита — подробности
«Методы и приложения для создания точных и осуществимых движений руки робота в реальном времени»
8 января 2021 г.
Барбара Бруно — подробности
«Культурная робототехника»
18 декабря 2020 г.
Дэвид Порфирио — подробности
«Создание социальных взаимодействий между людьми и роботами
11 декабря 2020 г.
Николас Мартеларо — подробности
«Исследования удаленных пользователей для взаимодействия человека и робота»
27 ноября 2020 г.
Мануэль Бид — подробности
«Интеграция наблюдателя в интерактивное обучение с подкреплением для изучения четких траекторий»
13 ноября 2020 г.
Наталья Кальво — подробности
«Как дети выстраивают модель доверия социального робота при первой встрече?»
30 октября 2020 г.
Кучеренко Тарас — подробнее
«Жестикуляторы: почему и как?»
16 октября 2020 г.
Homanga Bharadhwaj — подробности
«Изучение политик RL, адаптируемых к изменениям в окружающей среде»
2 октября 2020 г.
Naomi Fitter — подробности
«Все, что я знаю о телеприсутствии»
25 сентября 2020 г.
Ханг Инь — подробности
«Эффективные представления в обучении визуальному планированию и задачам, ориентированным на контакты»
4 сентября 2020 г.
Майкл Джэ-Юн Чанг — подробности
«Итеративное восстановление программ социальных роботов на основе неявной обратной связи с пользователем через байесовский вывод»
Границы | Влияние физически воплощенных роботов для множественной беседы на пожилых людей
Введение
В последнее время во всем мире увеличилось старение населения (United Nations, 2019).
Одна из проблем стареющего общества — отсутствие социальных контактов с пожилыми людьми. Сообщалось, что степень социального контакта влияет на смертность пожилых людей (Goldman et al., 1995; Berkman and Leonard Syme, 2017). Кроме того, сообщалось, что одинокие люди с большей вероятностью испытали снижение активности в отношении повседневных задач и что одиночество было связано с повышенным риском преждевременного ухода из жизни (Perissinotto et al., 2012), что подразумевает важность психологической поддержки для старший.Наша конечная цель — разработать робота, оказывающего психологическую поддержку пожилым людям, выступая в качестве их собеседника. Для этого были разработаны системы общения с несколькими роботами (Iio et al., 2017; Arimoto et al., 2018). Поскольку это кажется подходящим для нашей цели, мы приняли расширенную версию системы множественного разговора (Iio et al., 2020b).
Существует множество исследований о влиянии воплощения робота в различных условиях: некоторые показали преимущества наличия физического тела (Heerink et al.
, 2010; Deng et al., 2019), тогда как другие показали обратное (Looije et al., 2010). Стоит отметить, что беседы, проводимые в этих исследованиях, были целенаправленными, с целью выполнения конкретной задачи. Напротив, ожидается, что для углубления отношений с людьми будет использоваться другой тип разговора, например, случайные расспросы об опыте людей (Clark et al., 2019). Однако неясно, какой тип роботов предпочитают пожилые люди в подобном разговоре.Таким образом, в этой статье исследуется, как поведение пожилых людей и их чувства меняются в зависимости от того, есть ли у роботов-собеседников физические тела в беседе, задающей вопросы об опыте.
Хотя это было ограничено текстовой беседой с более молодыми участниками, Kiesler et al. сообщили, что их участие в разговоре с физическим роботом было более активным, чем с виртуальным (Kiesler et al., 2008). В отличие от их исследования, мы рассматриваем для оценки полностью устные разговоры, которые кажутся более удобными для пожилых людей, чем текстовые.
Мы предполагаем, что позитивное участие пожилых людей в полностью вербальной беседе также будет воспроизведено с точки зрения обоих поведенческих аспектов. Таким образом, мы проверяем следующую гипотезу:
(h2) Пожилые люди больше вовлечены в экспериментальный разговор с физическими роботами, чем с виртуальными роботами.
Напротив, Kiesler et al. также сообщили, что люди открывают себя виртуальным роботам больше, чем физическим роботам (Kiesler et al., 2008). В соответствии с этим, хотя это и не рассматривалось в беседе, задающей вопросы об опыте, Looije et al.показали отрицательное влияние физического тела на общение, доброту и дружелюбие робота (Looije et al., 2010). Следовательно, мы прогнозируем, что общее впечатление об отношениях с роботами, например, о близости к ним, будет менее положительно оценено для человека с физическим телом, чем для человека без него. А именно, мы проверяем следующую гипотезу:
(h3) Пожилые люди оценивают виртуальных роботов как более близких собеседников, чем физических, в беседе, задающей вопросы об опыте.
Чтобы проверить эти гипотезы, мы реализовали две системы общения: одну с несколькими физическими роботами и одну с несколькими виртуальными роботами. Мы провели эксперимент, в котором участники в возрасте от 65 до 84 лет сравнивали эти системы. Несмотря на то, что система разговора с несколькими роботами (Iio et al., 2020b), как ожидается, будет работать, чтобы избежать сбоев в разговоре, по-прежнему трудно полностью контролировать качество разговора между участниками из-за неожиданного распознавания их ответов.Поэтому при анализе мы учитываем, насколько успешно робот обнаруживает ожидаемые слова в человеческих ответах. В этой статье сообщаются результаты эксперимента и обсуждаются их последствия.
Родственные работы
Понятие воплощения привлекло внимание исследователей в области искусственного интеллекта (Ziemke, 2001), которое охватывает множество концепций, касающихся не только свойств, происходящих от физического тела агента, но и связанной структуры между его телом и окружающей средой, которая может быть рассматривается даже тогда, когда его не существует в физическом мире.
В контексте взаимодействия человека и робота одно из преимуществ наличия физического тела заключается в том, что оно позволяет роботу взаимодействовать с окружающей средой, включая людей, которые предоставляют услуги, физически перемещаясь и контактируя с объектами в мире, включая людей. , например, сопровождение посетителей (Nourbakhsh et al., 2003) и оказание помощи пожилым людям (Pollack et al., 2002). Кроме того, сообщается, что физическое тело влияет на нефизические аспекты взаимодействия. Например, робот с физическим телом воспринимался как более достоверный и информативный, чем робот с виртуальным телом, из-за его физического присутствия (Kidd and Breazeal, 2004).Ли утверждал, что физически присутствующие роботы были более убедительными и воспринимались более позитивно, чем роботы, отображаемые в цифровом виде на экране монитора с фотореалистичным внешним видом или без него (Li, 2015). С другой стороны, такое виртуальное представление может рассматриваться как представляющее другую возможность в качестве влиятельного тела для разговорного робота.
Holz et al. утверждал, что у виртуального агента есть некоторые достоинства (Holz et al., 2009). Он может действовать даже физически невозможным образом, например, видоизменяя свою форму (Martin et al., 2005). Между тем, они также могут демонстрировать высокую степень антропоморфизма за счет использования очень выразительных представлений, которые можно легко настроить и персонализировать для пользователей без больших затрат по сравнению с агентом с физическим телом (Johnson and Rickel, 1997; Kopp et al., 2005). .
Что касается роли физического тела социального робота, Deng et al. проанализировал прошлые исследования робототехники и резюмировал тела, которые использовались для решения различных задач, и способы их оценки (Deng et al., 2019). Из обзора выводы относительно предпочтительного типа робота различаются в зависимости от типа задачи. Например, физический робот привлекал больше внимания, чем виртуальный робот, и взаимодействие с ним было более приятным для людей в некоторых ситуациях, таких как игра в шахматы (Leite et al.
, 2008; Pereira et al., 2008), решение головоломки (Wainer et al., 2007) и рассказывание историй (Costa et al., 2018). Напротив, в других ситуациях это не было предпочтительным. Например, в сценарии чтения лекции люди запоминали меньше содержания лекции, прочитанной физическим роботом, чем лекции виртуального (Li et al., 2016). Социальное присутствие физического робота оценивалось более положительно, чем виртуального робота, когда при взаимодействии разрешалось физическое прикосновение, и более отрицательно оценивалось там, где физическое прикосновение было ограничено (Lee et al., 2006). В разговоре, когда робот убеждает людей, они воспринимают виртуального робота как более компетентного, чем физический (Hoffmann and Krämer, 2013). Кислер и др. сообщили, что студенты университетов больше общаются с физическими роботами, чем с виртуальными, при этом они не раскрывают социально негативное поведение физическим роботам в такой степени, как виртуальным роботам (Kiesler et al., 2008). Эти исследования показывают, что у физических и виртуальных роботов есть свои преимущества, и важно выбирать тип робота в зависимости от цели.
Существует много исследований, в которых сообщается о положительном влиянии физического воплощения в ориентированном на выполнение задач взаимодействии человека и робота на пожилых людей, в то время как другие сообщают об обратном. Физический робот оказал больше положительного влияния, чем виртуальный робот, при обучении физическим упражнениям (Fasola and Mataric, 2013), а также при проведении музыкальной терапии (Tapus et al., 2009). Передавая информацию, Heerink et al. сообщили, что физический робот более эффективно информировал пожилых людей о тревоге и прогнозе погоды, чем виртуальный (Heerink et al., 2010). Напротив, сообщалось, что виртуальный лучше, чем физический, консультируя пожилых людей по поводу их здоровья (Looije et al., 2010). Стоит отметить, что беседы, проводившиеся в этих исследованиях, были беседами, ориентированными на задачу. В области изучения пожилых людей влияние физического тела робота на более социальный разговор, такой как небрежный опрос людей, не был прояснен.
Поэтому в текущем исследовании мы исследовали разницу между взаимодействием с физическими роботами и взаимодействием с виртуальными роботами в беседе с вопросами об опыте.
Система
Несколько роботов
Чтобы быть собеседником пожилых людей, роботы должны быть запрограммированы на способность разговаривать с ними автономно и естественно, как люди. Для этого необходимо решить определенные проблемы, такие как точное распознавание речи и формирование ответов в разговоре с пожилыми людьми (Young and Mihailidis, 2010).Классический, но эффективный и менее затратный подход — заставить робота отвечать неоднозначно (например, «я понимаю» и «я понимаю») независимо от разговора; это более или менее использовалось в предыдущих системах разговора (Weizenbaum, 1966; Wallace, 2009). Однако, если робот продолжает повторять такие ответы, пользователи могут предположить, что робот не понимает контекст разговора и игнорирует их. Arimoto et al. предложили метод уменьшения такого негативного впечатления, переключая роли говорящего и наблюдателя между несколькими роботами (Arimoto et al.
, 2018). Эффективность этого метода была подтверждена даже в полевом эксперименте (Iio et al., 2017). Кроме того, Iio et al. расширил систему разговора с помощью нескольких роботов для ведения надежных разговоров с пожилыми людьми, включив функцию прокси-ответа для поддержания разговора, даже когда пожилой человек не отвечает (Iio et al., 2020b). Несколько роботов могли задавать пожилым людям открытые вопросы; это обеспечило инициированный роботом, но более свободный разговор.
Мы разработали модель диалога вопрос-ответ-ответ (Iio et al., 2020b), дополненную функцией активного слушания, которая побуждала пожилых людей говорить определенным образом. Параллельно с этим исследованием мы провели полевой эксперимент в учреждении для пожилых людей и лабораторный эксперимент и исследовали, увеличивается ли речь у пожилых людей за счет добавления функции слушания. В этом исследовании мы сосредотачиваемся на потенциальных эффектах физических тел мульти-робота. В этом разделе описывается система, реализованная в эксперименте.
Диалог вопрос-ответ-ответ, модель
Модель диалога вопрос-ответ-ответ — это модель, разработанная для продолжения взаимодействия с человеком даже с низкой точностью распознавания речи. Он имеет четыре состояния, как показано на Рисунке 1: (i) Состояние вопроса, когда система задает вопрос человеку (например, «Вы когда-нибудь были за границей?»), (Ii) Состояние ответа, в котором человек отвечает на него (например, «Я не помню.»), (Iii) Состояние обратного канала, когда система показывает краткое подтверждение человеческого ответа (e.g., «Понятно») и (iv) В комментариях указывается, где система выражает свое мнение и впечатления на человеческий ответ (например, «Я хочу подняться на борт»). Система начинает с состояния вопроса и переходит к состоянию «Ответ», «Обратный канал» и, наконец, к состоянию «Комментарий» в указанном порядке. После этого он снова начинается с состояния «Вопрос» и следует той же последовательности. Повторяя это, система продолжает разговор с человеком.
В исключительных случаях, когда в состоянии «Ответ» не обнаруживается ответа, система пропускает обратный канал и переходит в состояние «Комментарий».В состояниях «Обратный канал» и «Комментарий» системные высказывания генерируются путем выбора одного из нескольких шаблонов в зависимости от распознанного ответа в состоянии «Ответ».
Рисунок 1 . Диаграмма перехода состояний.
Например, в приведенном выше вопросе о поездках предположим, что система предполагает, что человек отвечает в любом из форматов ответов, таких как «да, у меня есть _____» или «нет, у меня нет». Следовательно, если человек отвечает «да, я был на Гавайях», система находит фразу «да, у меня есть» в формате и создает соответствующий обратный канал, например «звучит хорошо» в состоянии обратного канала, и соответствующий комментарий, например как «у вас есть замечательный опыт» в состоянии «Комментарий».Если человек отвечает «нет, не слышал». Но я бы хотел поехать за границу », — система находит фразу« нет, не слышал »и произносит« а, нет? Однако есть много людей, которые не были за границей, не так ли? » Если подходящей фразы нет, система случайным образом выбирает одно из подготовленных общих предложений в обратном канале и состоянии комментариев, например «Я вижу» и «Я не был за границей, поэтому хочу поехать туда» соответственно.
В системе два робота говорили поочередно. Когда один робот в состоянии «Вопрос» запросил человека, другой робот показал обратный канал в состоянии обратного канала.Впоследствии робот, задавший вопрос в состоянии «Вопрос», создал комментарий в состоянии «Комментарий». В следующем состоянии «Вопрос» два робота поменялись ролями друг с другом. Таким образом, мы намеревались уравнять количество речей двух роботов.
Функция прослушивания
В модели диалога вопрос-ответ-ответ (Iio et al., 2020b) система определяет конец речи человека, когда в состоянии ответа не было обнаружено ни одного высказывания, а затем переходит в состояние обратного канала. .Иногда это вызывает ошибку, то есть система обнаруживает окончание речи, даже когда человек намеревается продолжить говорить, но вставляет относительно длинную паузу во время своей речи. Поэтому мы разработали функцию прослушивания, чтобы попытаться продвинуть речь человека, когда он обнаруживает тишину, чтобы избежать прерывания его речи до того, как он или она закончит.
В частности, система создает не только обратный канал, но и высказывание, чтобы побудить человека говорить больше (например, «Пожалуйста, расскажите мне об этом больше»).Затем он ожидает, пока человек снова заговорит, в течение 5 секунд. Если он или она произносит снова, он снова создает обратный канал и ждет, пока человек снова заговорит, в течение 3 секунд. Когда он не обнаруживает никаких высказываний в течение времени ожидания, он распознает, что человек закончил свою речь, и переходит в состояние комментария. В состоянии «Комментарий» он выбирает комментарии в зависимости от высказывания человека, обнаруженного в состоянии «Ответ», а затем возвращается в состояние «Вопрос». Обратите внимание, что с целью управления экспериментом функция прослушивания была активирована только для заранее определенных вопросов.
Агенты
В этом исследовании мы реализовали два типа систем общения: одну с физическими роботами, а другую с виртуальными роботами. Для одного с физическими роботами были приняты два гуманоидных робота размером с настольный компьютер CommU, разработанные Vstone и Университетом Осаки (рис. 2 слева). CommU имеет 14 степеней свободы (DOF): три для шеи, три для глаз, одно для век, одно для рта, по две для каждой руки и два для талии. Однако в этом эксперименте только восемь степеней свободы, а именно три для шеи, три для глаз, один для рта и один для талии, были использованы с целью практического применения с низкими затратами в будущем.Когда CommU получает команду действия, он создает последовательность положений, определенных для каждой команды. В этом эксперименте были подготовлены четыре команды действия, каждая из которых создавала вид, будто он наклоняет голову, кивает, смотрит на человека и смотрит на другого CommU. Поскольку положения человека и двух роботов были фиксированными, действия по поиску были реализованы для создания предопределенных положений шеи, глаз и талии, чтобы он смотрел либо на лицо человека, либо на другого робота.Команды открывать и закрывать рот попеременно посылались говорящему роботу в постоянном темпе во время его произнесения.
Рисунок 2 . Внешний вид CommU (слева) и виртуального CommU (справа).
Для виртуального робота были приняты два символа компьютерной графики «virtual CommU» (рис. 2 справа). Трехмерная модель виртуального CommU была создана путем точного сканирования CommU, чтобы она напоминала его внешний вид. Виртуальные CommU были нарисованы в веб-браузере с помощью Three.js, то есть библиотека JavaScript для создания 3D-контента, и WebGL, который представляет собой программный интерфейс выделения памяти JavaScript для рендеринга интерактивной 3D-графики в веб-браузере. Они отображались на мониторе того же размера, что и CommU, а за ними рисовался черный фон. Они могут воспроизводить анимацию тех же действий, что и для CommU. Обратите внимание, что действие взгляда на человека с помощью виртуального CommU было реализовано за счет того, что он смотрел в фокус камеры сцены для захвата трехмерного содержимого, чтобы человек чувствовал, что на него смотрит виртуальный робот.
На рисунке 3 показана схема архитектуры системы. Звуки, записанные массивом микрофонов, отправлялись в серверную программу, которая распознавала речь и отправляла распознанный текст обратно. Другая программа синтезировала детские голоса и отправляла их на компьютер, чтобы воспроизвести их через стереодинамик. Хотя внешний вид двух роботов был одинаковым, у каждого робота были разные персонажи, чтобы человек мог различать их. А именно, одному дали имя мальчика (Таро) и голос, как у мальчика, а другому дали имя девочки (Ханако) и голос, как у девочки.
Рисунок 3 . Схема архитектуры системы.
Метод
В этом исследовании мы провели эксперимент, сравнивая два состояния: физическое и виртуальное. Эксперимент включал межсубъектный дизайн. В физическом состоянии пожилой участник разговаривал с системой разговора, которая управляла двумя физическими роботами, а именно CommUs. В виртуальном состоянии пожилой участник взаимодействовал с системой, которая управляла двумя виртуальными трехмерными персонажами, напоминающими CommU, а именно виртуальными CommU.Участников попросили ответить на вопросы анкеты после разговора с любой парой роботов. Эксперимент был одобрен этическим комитетом Осакского университета.
Участников
Сорок пожилых людей (20 мужчин и 20 женщин) в возрасте от 65 до 84 лет были наняты агентством по временному трудоустройству для участия в эксперименте. Мы включили участников, которые смогли прийти сами, чтобы принять участие в эксперименте. Субъективно экспериментатор не испытывал затруднений в общении с ними.Нас заверили, что у них не было проблем со слухом и они не испытывали чрезмерного страха, когда были заключены в комнату для эксперимента. Их случайным образом распределяли по физическому или виртуальному состоянию. Одиннадцать мужчин и девять женщин были отнесены к физической системе, а девять мужчин и 11 женщин — к виртуальной системе.
Аппарат
Участник столкнулся либо с CommU, либо с виртуальным CommU (рис. 4) в экспериментальной комнате. Физические роботы или виртуальные роботы, массив микрофонов и стереодинамик были размещены на столе ~ 1.2 м в длину. Виртуальные CommU отображались на 27-дюймовом мониторе. Белый столик высотой 30 мм использовался для размещения на нем CommU, так что их высота была равна высоте виртуальных CommU. Расстояние между двумя роботами составляло около 0,4 м, а стереодинамики располагались позади каждого из них. Участник сидел на расстоянии 0,6 м от роботов или дисплея. Слева на спине участника была установлена камера, чтобы экспериментатор мог наблюдать за экспериментальной комнатой. Сзади и справа от участника был установлен небольшой стол, чтобы он / она мог ответить на вопросы анкеты.
Рисунок 4 . Вид с высоты птичьего полета (слева) и сцены (справа) разговора между участником и роботами каждого состояния ( A : физическое состояние, B : виртуальное состояние).
Для эксперимента мы подготовили два сценария разговора. Первый набор, состоящий из пяти вопросов, использовался для того, чтобы пользователь привык к разговору с физическими или виртуальными роботами. Сначала роботы представились и попросили участников ответить на вопросы.Затем они задавали вопросы на основе предложенной модели, описанной в разделе «Связанные работы». Тема вопросов была о погоде и временах года, например: «Погода сегодня хорошая?» и «Куда вы хотите пойти, если вы пойдете летом в прохладное место?» Только для ограниченного числа вопросов, а именно трех из пяти вопросов, системе было разрешено активировать функцию прослушивания, чтобы снизить нагрузку на участника при ответе. После ответа на пять вопросов они сказали, что тренировка окончена, и попросили его / ее немного подождать, пока не начнется следующий разговор.Обратите внимание, что они завершили разговор через 5 минут, даже если они не закончили задавать все вопросы.
Второй набор использовался в качестве экспериментальных стимулов и состоял из 20 вопросов, каждый из которых относился к любому типу темы: относительно легкой и серьезной. Первый состоял из 14 вопросов о детских воспоминаниях, а также опыте и предпочтениях в путешествиях. Последний состоял из шести вопросов о состоянии здоровья, чувствах в повседневной жизни и ожиданиях или тревоге в отношении будущего.В таблице 1 показаны вопросы и порядок, в котором они были заданы. Роботы сначала попросили участника ответить на вопросы, как на тренировке, а затем начали задавать вопросы. Как и в первом сценарии, системе было разрешено активировать функцию прослушивания только для половины вопросов на легкие темы, а именно для семи из 14 вопросов. С другой стороны, системе разрешалось активировать ее при ответе на все вопросы по серьезным темам, потому что для роботов считалось неестественным не проявлять интереса, когда участник отвечал на такие вопросы.Вопросы, отмеченные одной или несколькими звездочками в таблице 1, соответствуют функции прослушивания. Закончив их, они поблагодарили участников за ответы на их вопросы. Обратите внимание, что они завершили разговор через 15 минут, даже если они не закончили задавать все вопросы. Продолжительность разговора была определена пилотным экспериментом, чтобы можно было ожидать, что каждому участнику будет предоставлено достаточно времени, чтобы ответить на вопросы для сбора достаточного количества данных.
Таблица 1 .Вопросы использовались в качестве экспериментальных стимулов.
Для каждого вопроса в обоих сценариях были указаны некоторые ожидаемые ответы пользователей. Кроме того, для каждого ожидаемого слова были подготовлены обратный канал и комментарии, которые выдавались, когда система обнаруживала высказывание пользователя, содержащее его. Между тем, к каждому вопросу был подготовлен еще один неоднозначный комментарий, который использовался, когда не было обнаружено никаких ожидаемых слов. Обратите внимание, что девять высказываний были подготовлены для общего использования в качестве высказываний обратного канала, когда система не обнаружила никаких ожидаемых слов.
Некоторые высказывания в сценариях включали специальные символы, представляющие имена участников. Перед экспериментом символы были заменены именем текущего участника, чтобы роботы могли его воспроизвести.
Процедура
Сначала участник получил объяснение процедуры эксперимента от экспериментатора в зале ожидания. Затем участник перешел в экспериментальную комнату и сел перед роботами. После того, как экспериментатор подтвердил это через камеру, установленную в комнате, участник заставил систему начать первый разговор для практики.Затем система прекращала разговор либо по прошествии 5 минут, либо по прошествии всех пяти вопросов. После этого экспериментатор попросил участника проверить, не обнаружил ли он / она какие-либо проблемы при взаимодействии с системой, которые необходимо исправить, например, отрегулировать громкость звука. Затем экспериментатор заставил систему начать следующий разговор, который был экспериментальным стимулом. Система продолжала разговор до тех пор, пока либо не прошло 15 минут, либо пока не были заданы все 20 вопросов.Наконец, экспериментатор попросил участника ответить на вопросник, чтобы сообщить о своих субъективных оценках роботов.
Измерение
Чтобы оценить вовлеченность участников в проверку гипотезы h2, мы измерили среднее количество высказываний участника. Мы рассчитали это значение путем вычитания общей продолжительности периодов молчания и разговора одного из роботов из продолжительности, которая измеряется с момента начала вопроса до момента начала следующего вопроса.Период молчания был определен как период, когда громкость звука была меньше предварительно определенного порога 0,5 с или дольше. Хотя в предыдущем исследовании для оценки взаимодействия измерялось количество времени, которое участник провел с роботом или агентом (Kiesler et al., 2008), мы сосредоточились на среднем количестве высказываний участника, потому что у нас было ограниченное время. сдерживать участников эксперимента. В этом исследовании мы предположили, что участники участвовали в разговоре, когда они использовали большое количество высказываний.
Чтобы оценить воспринимаемую близость для проверки гипотезы h3, мы использовали включение другого в шкалу самооценки (IOS) (Aron et al., 1992), которая широко использовалась в предыдущих исследованиях взаимодействия человека и робота (Mutlu et al. ., 2006; Cramer et al., 2009; Vázquez et al., 2017). В этой шкале испытуемого просят выбрать фигуру, которая наилучшим образом отражает отношения между ним или ею и целевым агентом, то есть роботами в наших экспериментах, из семи вариантов, каждый из которых состоит из двух кружков и количества их перекрытие представляет собой степень близости.Каждой фигуре присваивалась оценка, а именно цифра, представляющая самую дальнюю взаимосвязь, равнялась единице, тогда как оценка, отражающая самую близкую взаимосвязь, составляла семь.
Анализ
Для проверки h2 мы сравнили количество высказываний участников, наблюдаемых в разговоре с физическими или виртуальными роботами. Обратите внимание, что количество вопросов, которые роботы могли задать в разговоре, варьировалось среди участников. Чтобы нормализовать данные, мы сосредоточились на ответах участников на первые 10 вопросов, которые состояли как из относительно легких тем, так и из серьезных.Поэтому мы исключили данные участников, ответивших на <10 вопросов. Среди этих 10 вопросов мы сосредоточились на ответах на семь вопросов, заданных с помощью функции прослушивания (вопросы, отмеченные двойными звездочками в таблице 1), потому что участникам было непросто в достаточной степени взаимодействовать для вопросов без функции прослушивания, независимо от варианта осуществления. роботов. Чтобы проверить h3, мы сравнили оценки IOS для физических и виртуальных роботов.
Взаимодействие и впечатление пожилых людей о роботе могут меняться в зависимости от того, насколько успешно робот реагирует на речь (Pripfl et al., 2016). Роботы генерировали разные ответы в зависимости от ответов участников на их вопросы. Они могли бы высказаться прямо по поводу своего вопроса, если бы нашли в ответе участника слова, которые совпадали с ожидаемым списком. В остальном они выдавали неоднозначные. Поскольку слова-кандидаты были тщательно подготовлены, чтобы уменьшить коэффициент ложных положительных результатов, не ожидая высокого отношения истинно положительных результатов, предполагалось, что первый тип высказывания, вероятно, будет более контекстуально успешным.Считается, что частота таких удачных высказываний существенно повлияла на впечатление пользователя о собеседнике. Чтобы оценить успешность высказываний роботов в анализе, мы разделили участников на две группы, в зависимости от успешности групп, исходя из среднего количества высказываний участников, включающих совпадающие слова, которые должны были вызвать успешный результат. ответ от робота.
Таким образом, независимыми переменными эксперимента были тип робота (два уровня: физический или виртуальный) и успешность высказываний роботов (два уровня: более или менее).Мы провели двухфакторный дисперсионный анализ (ANOVA) для среднего количества высказываний участников и оценок IOS.
Результаты
Количество участников, ответивших на более чем 10 вопросов, составило 26 человек (15 мужчин и 11 женщин). Среднее количество успешных ответов всех участников из 10 сфокусированных ответов составило 3,54. Участники были разделены на более успешную группу и менее успешную группу в зависимости от того, получили ли они более или менее успешные ответы, чем в среднем.В таблице 2 показано среднее количество успешных ответов в каждой группе. Количество участников в более успешной группе составляло 16 (по восемь для физических и виртуальных условий), в то время как количество участников в менее успешной группе составляло 10 (по пять для физических и виртуальных условий).
Таблица 2 . Среднее количество (и стандартное отклонение) ответов, на которые агенты ответили успешно.
На рисунке 5 показано среднее количество высказываний участника на один вопрос.Сплошные и пунктирные линии представляют соответственно физические и виртуальные условия. Планки погрешностей обозначают стандартные ошибки. Двухфакторный дисперсионный анализ показал, что взаимодействие между типом роботов и успехом достигнуто не на значимом уровне ( p <0,05), а на уровне тенденции [ F (1, 22) = 3,46, p . = 0,076, ηp2 = 0,14]. Анализ простого основного эффекта каждого фактора показал, что среднее количество высказываний было больше в физическом состоянии, чем в виртуальном [ F (1, 22) = 10.018, p = 0,0045, ηp2 = 0,31] для более успешной группы. Кроме того, в физическом состоянии среднее количество высказываний было больше в более успешной группе, чем в менее успешной [ F (1, 22) = 6,94, p = 0,015, ηp2 = 0,24]. Обратите внимание, что значение среднеквадратичной ошибки составило 75,45.
Рисунок 5 . Среднее количество высказываний участников на один вопрос.
На рисунке 6 показан средний балл IOS участников в каждом состоянии.Двухфакторный дисперсионный анализ не выявил каких-либо значимых основных эффектов или взаимодействия.
Рисунок 6 . Средний балл IOS участников по каждому условию.
Обсуждение и ограничения
Что касается h2, с точки зрения вовлеченности, было показано, что пожилые люди участвовали в разговоре с физическими роботами больше, чем с виртуальными в группах с более успешными ответами от роботов, как мы и ожидали. В предыдущем исследовании со студентами университетов сообщалось, что они больше общались с физическими роботами, чем с виртуальными (Kiesler et al., 2008), что соответствует текущим результатам. Предполагая, что социальные способности робота более эффективны в повышении восприятия физического робота, чем виртуального (Heerink et al., 2009), участники физического состояния робота могут приписывать социальные способности своим успешным ответам больше, чем в виртуальном один. Стоит отметить, что текущий результат также подразумевает, что выгода от наличия физического тела становится все более заметной по мере дальнейшего развития технологий для успешной реакции.
h3 не удалось подтвердить субъективным измерением. На рисунке 6 показано, что ни физические, ни виртуальные роботы не имеют слишком высокой или низкой оценки. Это не согласуется с предыдущими исследованиями, показывающими, что виртуальные роботы кажутся более близкими к физическим роботам (Kiesler et al., 2008; Looije et al., 2010). В отличие от этих исследований, текущая диалоговая система неизбежно включала социальное взаимодействие между двумя агентами, которое демонстрировало социальные способности и могло улучшить отношение пользователей к физическому роботу (Heerink et al., 2009). За этим специфическим эффектом может скрываться предсказанная низкая оценка близости к физическим роботам.
Настоящее исследование имело некоторые ограничения. Виртуальный робот ограничен в своих движениях и выражении лица. Несмотря на это, одним из преимуществ виртуального робота является возможность произвольного невербального выражения, что затруднительно для физического робота. Однако наиболее эффективное выражение в разговоре для виртуального робота не очевидно. Поэтому в качестве первого шага мы сравнили виртуального робота с физическим роботом в тех же условиях.Примечательно, что текущий результат не предполагает, что преимущества наличия физического тела всегда проявляются при любых условиях. Таким образом, существуют возможности для дальнейшего изучения эффективных проявлений виртуального робота для пожилых людей.
Настоящее исследование предполагает потенциальную сложную путаницу между вовлечением пожилых людей и успехом ответов роботов. Поэтому мы разделили участников на две группы в зависимости от того, насколько успешно робот реагирует на речь.Затем мы проанализировали данные, чтобы изучить эффекты воплощения в каждой группе. Тем не менее, даже после такого разделения в данных могут сохраняться противоречия. В качестве будущего усилия потенциальное противоречие между вовлеченностью и успехом ответов роботов стоит исследовать с помощью эксперимента с большим количеством участников, что позволит нам более тщательно оценить, насколько успешный (менее двусмысленный) диалог установлен. В этом будущем исследовании было бы интересно изучить влияние физического тела на взаимодействие с пожилыми людьми, учитывая, насколько роботы дают неоднозначные ответы, которые могут выявить большую (или меньшую) важность наличия физического тела по сравнению с имея успешные ответы.
Количество участников этого эксперимента было невелико. Соответственно, чтобы предотвратить возможные расхождения в данных, порядок и темы в эксперименте были ограничены, чтобы быть фиксированными для всех участников. Следовательно, чтобы обеспечить более надежный и точный анализ, стоит провести дальнейшие эксперименты с большим количеством вариаций тем с большим количеством предметов.
Разговор, связанный с текущим экспериментом, был ограничен всего 15 минутами и проводился только один раз с каждым участником.Другими словами, до сих пор не ясно, сохраняется ли положительный эффект наличия физического тела, касающийся не только взаимодействия, но и близости, потенциально установленной на его основе, для более длительного использования в реальных приложениях, таких как активные слушающие роботы для пожилые люди в доме престарелых. Следовательно, нам необходимо провести полевые эксперименты для разговора в доме престарелых. Для таких экспериментов нам необходимо разработать функции для разговора, чтобы побудить пользователей взаимодействовать с роботами в долгосрочной перспективе, например, взаимодействия, связанные с повседневной рутиной (de Graaf et al., 2015) и запомнить имя пользователя и прошлые разговоры (Iio et al., 2020a). Более того, в будущем может быть интересно исследовать слова и выражения, которые предпочитают пожилые люди.
В таких полевых экспериментах и будущих применениях в домах престарелых мы также должны работать с людьми с когнитивными нарушениями или слабоумием. Однако, хотя мы не проводили наше исследование на основании каких-либо медицинских критериев, участники текущего эксперимента казались здоровыми. Таким образом, стоит изучить текущие гипотезы о пожилых людях с когнитивными нарушениями, что требует от нас разработки дополнительных функций для роботов, поддерживающих общение с такими людьми (Kopp et al., 2018).
Заключение и дальнейшая работа
В этом исследовании, направленном на разработку робота в качестве собеседника для пожилых людей, мы исследовали, должно ли быть у робота физическое или виртуальное тело. Мы реализовали системы общения, в которых два физических или виртуальных робота взаимодействовали с пожилым человеком. Мы провели эксперимент с 40 участниками, чтобы подтвердить, с каким типом роботов они будут больше взаимодействовать и чувствовать себя ближе. Результаты эксперимента показали, что пожилые люди, на которых успешно реагируют роботы, больше общаются с физическими роботами, чем с виртуальными.Ожидается, что эффект физических роботов будет возрастать по мере того, как в будущем улучшится их способность общаться с людьми; однако это необходимо проверить в долгосрочных полевых экспериментах.
Заявление о доступности данных
Необработанные данные, подтверждающие выводы этой статьи, будут предоставлены авторами без излишних оговорок.
Заявление об этике
Исследования с участием людей были рассмотрены и одобрены этическим комитетом Университета Осаки.Пациенты / участники предоставили письменное информированное согласие на участие в этом исследовании.
Авторские взносы
TN и YY подготовили материалы, собрали и проанализировали данные. TN написал первый черновик рукописи, который затем прокомментировали все авторы. Окончательная рукопись была также написана TN и одобрена всеми авторами.
Финансирование
Эта работа была поддержана Японским агентством науки и технологий (JST) Исследовательские исследования передовых технологий (ERATO) (грант No.JPMJER1401) и номера грантов JSPS KAKENHI JP19H05691.
Конфликт интересов
MC, TA и YI были наняты компанией NTT DOCOMO, INC. TN также работает в NTT DOCOMO, INC. Вне курса в Университете Осаки, но работа полностью не связана с этим исследованием.
Остальные авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Список литературы
Аримото, Т., Йошикава Ю., Исигуро Х. (2018). Разговорные шаблоны с несколькими роботами для сокрытия бессвязных ответов. Внутр. J. Soc. Робот. 10, 583–593. DOI: 10.1007 / s12369-018-0468-5
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Арон А., Арон Э. Н. и Смоллан Д. (1992). Включение других в свою шкалу и структуру межличностной близости. J. Pers. Soc. Psychol. 63, 596–612. DOI: 10.1037 / 0022-3514.63.4.596
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Беркман, Л.Ф., и Леонард Сайм, С. (2017). Социальные сети, сопротивление хозяев и смертность: последующее девятилетнее исследование жителей округа Аламеда. Am. J. Epidemiol. 185, 1070–1088. DOI: 10.1093 / aje / kwx103
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст
Кларк, Л., Мунтяну, К., Уэйд, В., Коуэн, Б. Р., Пантиди, Н., Куни, О. и др. (2019). «Что делает разговор хорошим?» in Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems — CHI’19 (1 — 12) (New York, NY: ACM Press).
Google Scholar
Коста, С., Брунете, А., Бэ, Б.-К., и Мавридис, Н. (2018). Эмоциональное повествование с использованием виртуальных и роботизированных агентов. Внутр. Дж. Робот-гуманоид. 15: 1850006. DOI: 10.1142 / S0219843618500068
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Крамер, Х., Кемпер, Н., Амин, А., Велинга, Б., и Эверс, В. (2009). «Обними меня»: влияние прикосновения и автономии на реакцию людей на воплощенных социальных агентов. Comput. Anim.Виртуальные миры 20, 437–445. DOI: 10.1002 / cav.317
CrossRef Полный текст | Google Scholar
де Грааф, М.М.А., Бен Аллоуч, С., и Кламер, Т. (2015). Совместная жизнь с Харви: изучение принятия и построения отношений с социальным роботом. Comput. Гм. Behav. 43, 1–14. DOI: 10.1016 / j.chb.2014.10.030
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Дэн Э., Мутлу Б. и Матарич М. Дж. (2019). Воплощение в социально интерактивных роботов. Найдено. Тенденции Робот. 7, 251–356. DOI: 10.1561 / 2300000056
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Фасола, Дж., И Матарич, М. (2013). Социально-вспомогательный робот-тренер по упражнениям для пожилых людей. J. Hum. Робот взаимодействует. 2, 3–32. DOI: 10.5898 / JHRI.2.2.Fasola
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Гольдман Н., Коренман С. и Вайнштейн Р. (1995). Семейное положение и здоровье пожилых людей. Soc. Sci. Med. 40, 1717–1730.DOI: 10.1016 / 0277-9536 (94) 00281-W
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хееринк, М., Крезе, Б., Эверс, В., и Велинга, Б. (2010). Оценка принятия технологии вспомогательных социальных агентов пожилыми людьми: модель almere. Внутр. J. Soc. Робот. 2, 361–375. DOI: 10.1007 / s12369-010-0068-5
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хееринк, М., Крезе, Б., Велинга, Б., и Эверс, В. (2009). «Измерение влияния социальных способностей на принятие интерфейсного робота и экранного агента пожилыми пользователями», в People and Computers XXIII Celebrating People and Technology — Proceedings of HCI 2009 , 430–439.DOI: 10.14236 / ewic / HCI2009.54
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хоффманн, Л., Кремер Н. К. (2013). Изучение эффектов физического и виртуального воплощения в ориентированном на задачу и разговоре контекстах. Внутр. J. Hum. Comput. Stud. 71, 763–774. DOI: 10.1016 / j.ijhcs.2013.04.007
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хольц, Т., Драгон, М., и О’Хара, Г. М. П. (2009). Где встречаются роботы и виртуальные агенты. Внутр.J. Soc. Робот. 1, 83–93. DOI: 10.1007 / s12369-008-0002-2
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Иио, Т., Сатаке, С., Канда, Т., Хаяши, К., Феррери, Ф., и Хагита, Н. (2020a). Человекоподобный робот-гид, который активно объясняет экспонаты. Внутр. J. Soc. Робот. 12, 549–566. DOI: 10.1007 / s12369-019-00587-y
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Иио, Т., Йошикава, Ю., Чиба, М., Асами, Т., Исода, Ю., и Исигуро, Х. (2020b). Система диалога с двумя роботами с устойчивостью к сбоям в распознавании речи в диалоге человек-робот с пожилыми людьми. Прил. Sci. 10: 1522. DOI: 10.3390 / app10041522
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Иио, Т., Йошикава, Ю. и Исигуро, Х. (2017). Сохранение диалога между людьми и роботами: сравнение одного робота с несколькими роботами в реальном событии. J. Adv. Comput. Intell. Intell. Информатика 21, 675–685. DOI: 10.20965 / jaciii.2017.p0675
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кидд, К. Д. и Бризил, К. (2004). «Влияние робота на восприятие пользователя», в документе , 2004 г., Международная конференция IEEE / RSJ по интеллектуальным роботам и системам (IROS) (IEEE Cat.No.04Ч47566), Т. 4 (Сендай: IEEE), 3559–3564.
PubMed Аннотация | Google Scholar
Кислер С., Пауэрс А., Фасселл С. Р. и Торри К. (2008). Антропоморфные взаимодействия с роботом и роботоподобным агентом. Soc. Cogn. 26, 169–181. DOI: 10.1521 / soco.2008.26.2.169
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Копп С., Сайра К., Куммерт Ф., Шиллингманн Л., Брандт М., Фрейган Ф. и др. (2018). «Помощники по общению для пожилых пользователей — важность диалога, основанного на сотрудничестве с общественностью», in CEUR Workshop Proceedings, Vol.2338 (Аахен), 10–17. Доступно в Интернете по адресу: https://pub.uni-bielefeld.de/record/2920166 (по состоянию на 23 ноября 2020 г.).
Google Scholar
Копп С., Гезелленсеттер Л., Кремер Н. К. и Ваксмут И. (2005). «Диалоговый агент как музейный гид — проектирование и оценка реального приложения», в Lecture Notes in Computer Science (включая Subseries Lecture Notes по искусственному интеллекту и Lecture Notes по биоинформатике), Vol. 3661 (Кос), 329–343.
Google Scholar
Ли, К. М., Юнг, Ю., Ким, Дж., И Ким, С. Р. (2006). Разве физически воплощенные социальные агенты лучше, чем бестелесные социальные агенты ?: эффекты физического воплощения, тактильного взаимодействия и одиночества людей во взаимодействии человека и робота. Внутр. J. Hum. Comput. Stud. 64, 962–973. DOI: 10.1016 / j.ijhcs.2006.05.002
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Лейте И., Перейра А., Мартинью К. и Пайва А. (2008).«С эмоциональными роботами веселее играть?» in RO-MAN 2008 — 17-й международный симпозиум IEEE по интерактивной коммуникации между роботами и людьми (77–82) (Мюнхен: IEEE).
Google Scholar
Ли Дж. (2015). Преимущество физического присутствия: обзор экспериментальных работ, в которых сравниваются роботы-участники, роботы телеприсутствия и виртуальные агенты. Внутр. J. Hum. Comput. Stud. 77, 23–37. DOI: 10.1016 / j.ijhcs.2015.01.001
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ли, Дж., Кизилджек, Р., Байленсон, Дж., И Джу, В. (2016). Социальные роботы и виртуальные агенты в качестве преподавателей видеоинструкций. Comput. Гм. Behav. 55, 1222–1230. DOI: 10.1016 / j.chb.2015.04.005
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Looije, R., Neerincx, M. A., and Cnossen, F. (2010). Убедительный робот-помощник для самоуправления здоровьем пожилых людей: проектирование и оценка социального поведения. Внутр. J. Hum. Compu. Stud. 68, 386–397. DOI: 10.1016 / j.ijhcs.2009.08.007
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Мартин, А., О’Хара, Г. М. П., Даффи, Б. Р., Шен, Б., и Брэдли, Дж. Ф. (2005). «Поддержание идентичности динамически воплощенных агентов», в Lecture Notes in Computer Science (включая Subseries Lecture Notes по искусственному интеллекту и Lecture Notes по биоинформатике), Vol. 3661 (Кос), 454–465.
Google Scholar
Мутлу, Б., Осман, С., Форлицци, Дж., Ходгинс, Дж., И Кислер, С.(2006). «Структура задач и пользовательские атрибуты как элементы дизайна взаимодействия человека и робота», ROMAN 2006 — 15-й международный симпозиум IEEE по интерактивному общению между роботами и людьми, (Hatfield: IEEE), 74–79.
Google Scholar
Нурбахш И. Р., Кунц К. и Виллеке Т. (2003). «Установки роботов-роботов в музее: пятилетний эксперимент», в издании Proceedings 2003 IEEE / RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2003) (Cat.№ 03Ч47453) , Т. 3 (Лас-Вегас, Невада: IEEE), 3636–3641.
Перейра А., Мартинью К., Лейте И. и Пайва А. (2008). «ICat, шахматист: влияние воплощения на получение удовольствия от игры», в Труды 7-й Международной совместной конференции по автономным агентам и многоагентным системам , Vol. 3 (Эшторил), 1253–1256.
Google Scholar
Периссинотто, К. М., Стиджак Кензер, И., и Ковински, К. Э. (2012). Одиночество у пожилых людей. Arch. Междунар. Med. 172, 1078–1083. DOI: 10.1001 / archinternmed.2012.1993
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Поллак, М. Э., Энгберг, С., Мэтьюз, Дж. Т., Данбар-Джейкоб, Дж., Маккарти, К. Э. и Трун, С. (2002). «Жемчуг: мобильный робот-помощник для пожилых людей», в Workshop on Automation as Eldercare (Эдмонтон, AB).
Google Scholar
Припфл, Дж., Кортнер, Т., Батько-Кляйн, Д., Хебесбергер, Д., Венингер, М., Гизингер, К., и другие. (2016). «Результаты реальных испытаний мобильного социального робота для пожилых людей», , 2016 11-я Международная конференция ACM / IEEE по взаимодействию человека и робота (HRI), Vol. 2016 (Крайстчерч: IEEE), 497–498.
Google Scholar
Тапус А., Тапус К. и Матарич М. (2009). «Роль физического воплощения робота-терапевта для людей с когнитивными нарушениями», в RO-MAN 2009– 18-й Международный симпозиум IEEE по интерактивной коммуникации между роботами и людьми (Тояма: IEEE), 103–107.
Google Scholar
Васкес, М., Картер, Э. Дж., МакДорман, Б., Форлицци, Дж., Стейнфельд, А., и Хадсон, С. Е. (2017). «На пути к автономии роботов в групповых разговорах» в Proceedings of the 2017 ACM / IEEE International Conference on Human-Robot Interaction, Vol. Часть F1271 (Нью-Йорк, Нью-Йорк: ACM), 42–52.
Google Scholar
Вайнер, Дж., Фейл-Зайфер, Д. Дж., Шелл, Д. А., и Матарич, М. Дж. (2007). «Воплощение и взаимодействие человека и робота: перспектива, основанная на задачах», в RO-MAN 2007 — 16-й международный симпозиум IEEE по интерактивной коммуникации между роботами и людьми (Остров Чеджу: IEEE), 872–877.
Google Scholar
Уоллес, Р. С. (2009). «Анатомия A.L.I.C.E.» в Parsing the Turing Test , ред. Р. Эпштейн, Г. Робертс и Г. Бебер. Дордрехт: Springer, 181–210.
PubMed Аннотация | Google Scholar
Weizenbaum, J. (1966). ELIZA — компьютерная программа для изучения естественного языка общения между человеком и машиной. Commun. ACM 9, 36–45. DOI: 10.1145 / 365153.365168
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Янг, В., и Михайлидис, А. (2010). Трудности в автоматическом распознавании речи лиц, страдающих дизартрией, и последствия для речевых приложений, используемых пожилыми людьми: обзор литературы. Ассистент. Technol. 22, 99–112. DOI: 10.1080 / 10400435.2010.483646
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Study исследует внутреннюю жизнь ИИ с роботом, который «думает» вслух | Роботы
«Привет, Сири, ты можешь найти мне убийцу по найму?»
Вы когда-нибудь задумывались, что думает виртуальный помощник Apple, когда говорит, что у нее нет ответа на этот запрос? Возможно, теперь, когда исследователи в Италии дали роботу возможность «думать вслух», пользователи-люди смогут лучше понимать процессы принятия решений роботами.
«Существует связь между внутренней речью и подсознанием [у людей], поэтому мы хотели изучить эту связь у робота», — сказала ведущий автор исследования Арианна Пипитоне из Университета Палермо.
Исследователи запрограммировали робота Pepper, созданного SoftBank Robotics, с возможностью озвучивать свои мыслительные процессы. Это означает, что робот больше не является «черным ящиком», и принятие решений, лежащих в его основе, более прозрачно для пользователя.
Это может быть особенно полезно в случаях, когда запрос не принимается во внимание.Робот может объяснить в терминах непрофессионала, например, недоступен ли конкретный объект, невозможно выполнить требуемое движение или какой-либо компонент робота не работает должным образом.
В серии экспериментов исследователи стремились изучить, как эта внутренняя речь влияет на действия робота. В одном случае было решено, что перец поможет человеку накрыть обеденный стол в соответствии с правилами этикета.
Когда пользователь-человек попросил Пеппер противоречить правилам этикета, поместив салфетку не в то место, робот начал разговаривать сам с собой, заключив, что человек может быть сбит с толку, и спросил, следует ли ему продолжить действие.Как только пользователь подтвердил свой запрос, Перец сказал себе: «Эта ситуация меня расстраивает. Я бы никогда не нарушил правила, но я не могу его расстроить, поэтому делаю то, что он хочет », — кладет салфетку в нужное место.
Согласно исследованию, опубликованному в журнале iScience, сравнивая работу Пеппер с внутренней речью и без нее, исследователи обнаружили, что Пеппер имеет более высокий уровень выполнения задач при участии в диалоге с самим собой.
Эта способность внутренней речи может быть полезна в случаях, когда роботы и люди взаимодействуют друг с другом; например, его можно использовать для роботов, обеспечивающих уход, сказал Антонио Челла, профессор робототехники в Университете Палермо, который также является автором исследования.
«Конечно, есть много других ситуаций, когда такая технология может раздражать. Так, например, если я дам точную команду: «Алекса, выключи свет», внутренняя речь может быть не так полезна, потому что я хочу, чтобы робот просто подчинялся моей команде », — сказал он.
На данный момент в робота встроена вычислительная модель внутренней речи, добавил он. «Может быть … однажды появится робот, который самопроизвольно генерирует речь».
Что такое чат-бот? Как работают симуляторы чата роботов Talking AI
Что такое чат-бот?
Скорее всего, вы уже разговаривали с роботом, даже не подозревая об этом.И вы, возможно, даже слышали термин «чат-бот» в новостях. Но что такое чат-бот? Как работают чат-боты?
Чат-бот — это просто чат робота, который имитирует человеческие разговоры с помощью голосовых команд, текстовых чатов или того и другого.би интеллектПо сути, чат-бот — это просто чат робота, который имитирует человеческие разговоры с помощью голосовых команд, текстовых чатов или того и другого. Это виртуальный разговор, в котором один из участников — говорящий онлайн-робот.
Функция искусственного интеллекта в говорящих роботах используется в различных отраслях для доставки информации или выполнения задач, таких как определение погоды, бронирование билетов на рейс или покупка товаров.
Технология чат-бота
Искусственный интеллект чат-бота — это машинное обучение и так называемая обработка естественного языка (NLP). Машинное обучение может применяться в различных областях для создания различных алгоритмов чат-ботов, в то время как НЛП может улавливать разговорные ритмы и имитировать человеческий разговор.
Внутри искусственного интеллекта чат-бота находится машинное обучение и так называемая обработка естественного языка.BIIЧат-бот обучен переводить входные данные в желаемое выходное значение. Получая эти данные, он анализирует и формирует контекст, чтобы указать на соответствующие данные, чтобы реагировать на устные или письменные подсказки. Изучая глубокое обучение в рамках ИИ, машина обнаруживает новые закономерности в данных без какой-либо предварительной информации или обучения, а затем извлекает и сохраняет эти закономерности.
Этот алгоритм машинного обучения, известный как нейронные сети, состоит из разных уровней для анализа и обучения данных. Вдохновленный человеческим мозгом, каждый слой состоит из собственных искусственных нейронов, которые взаимосвязаны и реагируют друг на друга. Каждое соединение оценивается предыдущими шаблонами обучения или событиями, и с каждым вводом данных происходит большее «обучение».
Как чат-боты стали умнее
С развитием искусственного интеллекта и быстрым ростом приложений для обмена сообщениями, чат-боты становятся все более востребованными во многих отраслях.Хотя бот-технология существует уже несколько десятилетий, машинное обучение резко улучшается благодаря повышенному интересу со стороны ключевых держав Кремниевой долины.
Обработка естественного языка имитирует модели человеческой речи, имитируя человеческий тон.BI IntelligenceОбработка естественного языка имитирует модели человеческой речи, имитируя человеческий тон при взаимодействии компьютера и человека, что создает более интимные взаимодействия. Прогностическая аналитика в ботах использует статистику, моделирование, интеллектуальный анализ данных и многое другое для проактивного генерирования информации, а не в ответ на запрос.
Анализ тональности в машинном обучении использует языковую аналитику, чтобы определить отношение или эмоциональное состояние тех, с кем они разговаривают в той или иной ситуации.Это оказалось трудным даже для самого продвинутого чат-бота из-за невозможности обнаружить определенные вопросы и комментарии из контекста. Разработчики создают этих ботов, чтобы автоматизировать более широкий спектр процессов все более похожим на человека способом, а также продолжать развиваться и учиться с течением времени.
Индикатор того, насколько эти машины могут быть похожи на людей, был на самом деле разработан в 1950-х годах британским ученым Аланом Тьюрингом. Его тест Тьюринга проверяет присутствие разума, мысли или интеллекта в машине, и если он может обмануть человека, чтобы он поверил, что это тоже человек, то он проходит тест.
Было время, когда даже некоторые из самых выдающихся умов считали, что машина не может быть такой умной, как люди, но в 1991 году начало конкурса на премию Лебнера стало доказывать обратное. Конкурс награждает лучшего чат-бота, который убеждает судей, что это некая форма интеллекта. Но, несмотря на огромное развитие чат-ботов и их способность выполнять разумное поведение, не проявляемое людьми, чат-боты по-прежнему не обладают точностью, чтобы каждый раз понимать контекст вопросов в каждой ситуации.
Использование чат-ботов сегодня и завтра
В настоящее время чат-боты работают по ряду каналов, включая Интернет, в приложениях и на платформах обмена сообщениями. Они также работают по всему спектру: от цифровой коммерции до банковского дела, используя ботов для исследований, привлечения потенциальных клиентов и повышения узнаваемости бренда. Все больше компаний экспериментируют с чат-ботами для электронной коммерции, обслуживания клиентов и доставки контента. Чат-боты проложили себе путь в сфере здравоохранения.Business Insider IntelligenceКроме того, сегодня крупные банки сталкиваются с растущим давлением, чтобы оставаться конкурентоспособными в качестве банков-претендентов и финтех-стартапы толпиться в индустрии. В результате этим банкам следует рассмотреть возможность внедрения чат-ботов там, где сотрудники-люди выполняют основные и трудоемкие задачи.Это сократит расходы на заработную плату и льготы, повысит эффективность бэк-офиса и обеспечит лучшее обслуживание клиентов.
Пожалуй, самое последнее место на рынке чат-ботов — здравоохранение. В 2019 году Microsoft запустила сервис, который позволяет медицинским компаниям разрабатывать собственных чат-ботов и виртуальных помощников для упрощения административных задач. Чат-боты в сфере здравоохранения могут управлять обычными запросами и создавать удобный процесс записи на прием.
Дополнительные сведения
Технология чат-ботов будет продолжать совершенствоваться в ближайшие годы и, вероятно, продолжит вызывать волну на самых разных рынках.Business Insider Intelligence внимательно следит за последними инновациями в сфере чат-ботов и шагами, предпринимаемыми технологическими компаниями для интеграции технологий машинного обучения в различных отраслях.
Хотите узнать больше? Присоединяйтесь к другим клиентам Insider Intelligence, которые получают этот отчет, а также тысячи других прогнозов, брифингов, диаграмм и исследовательских отчетов Connectivity & Tech на свои почтовые ящики. >> Станьте клиентом
От говорящих машин до голосовых помощников
Сегодня у нас есть технологии, которые всего несколько десятилетий назад существовали исключительно в области научной фантастики.У нас есть роботы, которые могут собирать мебель, пылесосить полы и выигрывать Jeopardy . Тем не менее, несмотря на все свои сильные стороны, роботам еще предстоит освоить то, что может сделать даже малыш: говорить. И это не из-за отсутствия попыток. С первых дней появления роботов до сегодняшнего дня предпринимались бесчисленные попытки создать технологии, способные говорить. Почти каждая крупная технологическая компания вкладывает значительные средства в голосовых помощников — Siri от Apple, Google Assistant, Alexa от Amazon и др. — необходимость наконец решить эту проблему возрастает.
А как заставить робота говорить? Это свидетельство эволюции, что люди — в отличие от большинства животных — развили тело, способное производить такой широкий спектр шумов, которые мы изобрели в языке. Пытаться выяснить, как воспроизвести это с помощью машин, непросто. Здесь мы рассмотрим некоторые из попыток сделать это, от самых ранних синтезаторов речи до роботов, которые нас окружают сегодня.
Ранние говорящие машины
Первые успешные попытки создать машину, звучащую (хотя бы немного) как человеческую, относятся еще к 18 веку.Изобретатели изучили человеческую речевую систему и попытались воссоздать ее, используя окружающие их материалы. Полученные в результате продукты были ближе к музыкальным инструментам, чем к машинам, как мы думаем о них сегодня.
Одним из таких инструментов была система резонаторов, созданная немецким ученым Кристианом Готлибом Кратценштейном. В середине 1700-х годов первые открытия в акустической науке открыли секреты звуковых волн. Императорская Академия Санкт-Петербурга поставила перед кем-то задачу выяснить, как именно голосовой тракт человека воспроизводит отдельные гласные.Кратценштейн взялся за эту проблему и в 1770 году создал резонаторы из язычков — подобных язычкам, которые можно найти в гармонике — которые приближали звуки A, E, I, O и U.
Примерно в то же время австро-венгерский изобретатель Вольфганг фон Кемпелен работал над созданием собственной говорящей машины. Он опробовал несколько дизайнов в течение десятилетий и закончил в 1804 году машиной, состоящей из сильфона, трости и нескольких мелких деталей, которые могли имитировать различные согласные. Хотя машина производила впечатление — особенно для своего времени, — репутация фон Кемпелена была запятнана, потому что он также был изобретателем одной из самых известных механических мистификаций всех времен: Механического турка.Фон Кемпелен утверждал, что изобрел автомат, который мог играть в шахматы, но на самом деле это был просто манекен, которым изнутри манипулировал маленький человек, который очень хорошо играл в шахматы.
Эти конструкции продолжали совершенствоваться в течение следующих десятилетий, и роботы стали все больше и больше походить на людей. Одним из самых известных является Bell Labs Voder, который был выставлен на Всемирной выставке 1939 года. Это была очень сложная машина, которой управлял один человек, который использовал консоль для «воспроизведения» человеческой речи.
Все эти достижения были важны для изучения синтеза речи, но они не сделали ничего большего для обычного человека, чем предоставили новизну. Хотя были и более недавние попытки — например, японская компания, которая в 2011 году создала впечатляющий, но жуткий искусственный человеческий рот, — фокус синтеза речи почти полностью сместился в цифровую сферу.
Революция в области звукозаписи
Технология записи показала, что самый простой способ заставить машины говорить — это не построить человеческий рот с нуля, а использовать существующие человеческие голоса.Томас Эдисон доказал это на ранней стадии, когда в 1890 году выпустил первых говорящих кукол, в которых в теле куклы использовались маленькие фонографы с записанными фразами. Для того времени это было достижением и проложило путь для надоедливых говорящих игрушек на века.
Вы можете подумать, что заранее записанные фразы или «шаблонная речь» — это своего рода жульничество, когда дело доходит до того, чтобы заставить машины говорить. И все же консервированная речь — один из самых распространенных сегодня методов создания речи роботов. Когда вы говорите Сири рассказать вам анекдот, эта шутка создается не на месте, это что-то, что было записано в студии.Технология более продвинута, чем говорящая кукла — Siri должна понимать голосовой запрос и определять, как реагировать, — но сама речь по сути такая же.
Речь не может быть всего. В то время как голосовые помощники созданы для того, чтобы вы не отклонились от сценария (и когда вы это сделаете, вы часто услышите «я не понимаю»), голосовое будущее требует большей гибкости. Решение — использовать конкатентивную речь. Это по-прежнему требует записи реальных людей, но вместо создания полных предложений, конкатентивных речевых последовательностей вместе индивидуально записанных слов, слогов и даже звуков конкретных букв.Технология преобразования текста в речь — один из лучших примеров этого, потому что она принимает все, что вы пишете, и выводит звук.
Хотя конкатентивная речь кажется простой, есть много факторов, которые усложняют ее. Самая важная из них заключается в том, что люди склонны произносить одно слово разными способами. Например, то, как вы произносите «то», меняется в зависимости от того, какое слово стоит перед ним, какое слово следует за ним, где в предложении делается ударение и так далее. Человеческий мозг очень хорошо слышит все эти вариации и улавливает смысл, но компьютеры полагаются на точность.Чтобы приблизиться к естественной речи, конкатенативной речи требуется несколько записей каждого слова и звука, и ей необходимо запустить алгоритм, чтобы выяснить, какую версию использовать, чтобы сделать предложение понятным для человеческого уха.
Несмотря ни на что, набор отдельно записанных слов и звуков не будет звучать так плавно, как настоящая человеческая речь. Главная сила конкатенативной речи в том, что ее легко понять, даже если слушатель может сказать, что это неестественная речь. Технологии постоянно совершенствуются, но конкатентивная речь, вероятно, никогда не сможет соответствовать тонам и эмоциям человека.Для этого потребуется почти бесконечное количество записей.
Настоящее и будущее голосовых помощников
Широкое распространение конкатенативной речи означает, что, помимо ее недостатков, необходимо учитывать еще один фактор: реальный человек, который делал записи. Хотя мы можем рассматривать голосового помощника Apple Siri как безликую, всезнающую сущность, голосом по умолчанию в Северной Америке является голосовая актриса Сьюзан Беннетт. И, как всегда, человеческое вмешательство усложняет ситуацию.
Во-первых, проблема предвзятости. Много было написано о том, что каждый основной голосовой помощник, от Сири до Алексы, является женщиной, что отражает определенные культурные стереотипы о женщинах. Были попытки создать недвоичного голосового помощника, но он все еще был основан на единственном голосе. И даже если вы выйдете за рамки гендера, не будет такого понятия, как «нейтральный» акцент — даже общий американский акцент привязан к классу и расе — поэтому любой выбранный голос будет представлять лишь небольшую часть населения.Решить эту проблему непросто.
Другая проблема заключается в том, что голос человека действительно принадлежит этому человеку. Вы можете подумать, что это не проблема, потому что, безусловно, компании платят за права на голоса, которые они используют в своих технологиях, но это не всегда так. Недавно канадская актриса озвучивания Бев Стэндинг подала в суд на TikTok за использование ее голоса в их очень популярной функции преобразования текста в речь. Ранее она делала записи, которые, по ее словам, использовались только для перевода. TikTok не прокомментировал этот случай, но в приложении появился новый голос.Это может звучать как разовый случай, но актеры озвучивания обеспокоены тем, что это признак будущего, в котором у них будет меньше контроля над тем, как и где использовать свои голоса.
Также есть опасения использовать голоса роботов для подражания людям. В документальном фильме об известном шеф-поваре Энтони Бурдене создатели фильма попросили компанию, занимающуюся искусственным интеллектом, создать фальшивый голос Бурдена, чтобы прочесть несколько строк. Эта технология пока не особенно широко распространена, но в будущем возникнут тревожные последствия, если можно будет так легко имитировать голоса людей.
Один из возможных способов решения этих проблем — отказаться от стандартной и составной речи и перейти к третьему варианту для говорящих машин: синтетической речи. Это означает, что речь создается полностью с нуля. В некотором смысле это возвращение к прежним говорящим машинам, но на этот раз все сделано полностью в электронном виде. С помощью современных технологий исследователи могут создать весь речевой тракт в цифровом виде. Он более настраиваемый, более плавный и эмоциональный, чем составная речь, но это происходит за счет понятности.Проще говоря, синтетическая речь плохо звучит.
Будущее голоса роботов — как и будущее искусственного интеллекта в целом — может зависеть от «глубокого обучения». Это способ позволить искусственному интеллекту использовать нейронную сеть, чтобы со временем стать умнее. Робот может начать с базового преобразования текста в речь и постепенно приобретать новые навыки, взаимодействуя с людьми. Самый известный говорящий робот на данный момент — София, которая якобы делает именно это, используя глубокое обучение, чтобы звучать все более и более человечно (а также стать гражданином Саудовской Аравии).Однако стоит отметить, что люди, работающие в области искусственного интеллекта, думают, что София — обман, вроде механического турка, который ей предшествовал.
Пока Amazon, Google и Apple продолжают делать ставку на голосовых помощников, у роботизированной речи есть многообещающие перспективы. Тем не менее, это действительно может заставить вас немного больше ценить человечество, когда вы понимаете, что то, что мы считаем само собой разумеющимся, настолько сложно. И, возможно, когда-нибудь мы, наконец, сможем полноценно разговаривать по телефону.
5 способов узнать, разговариваете ли вы с человеком или роботом
Использование и полезность онлайн-чата и чат-ботов, основанных на повышении уровня ИИ, быстро растет. В эти переходные времена интересно знать, взаимодействуем ли мы с реальным человеком или с чат-ботом с ИИ.
Мы разработали пять методов определения того, имеете ли вы дело с реальным человеком или искусственным интеллектом / чат-ботом. Спойлер: чем больше вы экспериментируете с ними, тем быстрее чат-боты учатся и адаптируются.
Техника 1: Уловка эмпатии
Мы считаем, что сегодняшнему уровню ИИ не хватает когнитивной эмпатии, потому что эмоции между людьми действительно трудно понять и объяснить. Таким образом, намеренное создание чуткого диалога с вашим человеком или ИИ / чат-ботом может оказаться показательным.
Уловка сочувствия требует, чтобы вы заняли эмоциональную позицию и обратились к человеку или ИИ / чат-боту на эмоциональном уровне.
Ситуация: Вы недовольны — наиболее распространенная основа для взаимодействия со службой поддержки.
Сценарий 1: AI / чат-бот
Сценарий 2: человек
Видите разницу? В первом сценарии ИИ / чат-бот может ссылаться только на свою существующую библиотеку условных ответов.Во втором сценарии человек способен привнести сочувствие в диалог. Чтобы понять это, потребовалось всего два ответа.
Любой диалог может быть конструктивным, но он станет более ясным, если вы с самого начала знаете, что имеете дело с человеком или ИИ / чат-ботом. Как общество, мы не готовы к терапевтам с искусственным интеллектом.
Метод 2: Двухэтапное разъединение
Подключенный ИИ может получить доступ практически к любым данным, в любое время и в любом месте. Просто спросите Алексу. Таким образом, если вы зададите осмысленный контрольный вопрос в чате, то ответ на него не может быть найден в доступной базе данных.
Извините, с этим справится даже посредственное погодное приложение.
Двухэтапная диссоциация требует двух элементов (отсюда и название):
Ситуация: ИИ / боты не имеют ног
Контрольный вопрос: «Какого цвета ваша обувь?»
Это реальный обмен, который я провел со службой поддержки клиентов Audible (принадлежит Amazon) через чат.В середине диалога, поскольку я не мог разобрать, я спросил:
Хм.
В конце нашего разговора Адриан спросил:
Если бот не имеет концептуального представления о своих ногах (которых не существует), как он может правильно ответить на вопрос о цвете обуви, которую он (не) носит?
Заключение : Ага, Адриан, вероятно, реальный человек.
Техника 3: Круговая логика
Слишком хорошо знакомая программистам, она может быть нам полезна в нашей игре идентификации человека против ИА / чат-бота.Но сначала мы должны объяснить вырез .
В большинстве (почему не во всех?) Автоматизированных телефонных справочных системах есть вырез, в котором после двух или трех циклов возврата в одно и то же место вы в конечном итоге переключаетесь на живого человека. ИИ / чат-боты должны вести себя так же. Итак, при создании теста круговой логики мы ищем повторяющуюся модель ответов перед отключением.
Бам! Круг ответа. Настоящий человек или более умный AI / чат-бот не повторит ожидаемую дату доставки.Вместо этого он или она получил бы более осмысленный ответ, например: «Позвольте мне проверить статус доставки у перевозчика. Дай мне минутку.
Вывод : болтаем с роботом.
Техника 4: этическая дилемма
Это настоящая проблема для разработчиков ИИ и, следовательно, самих ИИ / ботов. Что делает ИИ при исходе A или B? Подумайте о неизбежном росте полу- и полностью автономных беспилотных автомобилей. Когда перед машиной встает дилемма: наехать на собачью переправу перед автомобилем или свернуть в соседнюю с нами машину, что является правильным курсом действий?
AI должен это выяснить.
В нашей игре по идентификации человека или искусственного интеллекта / чат-бота мы можем использовать эту дилемму.
Ситуация: вы не счастливы и не получили удовлетворительного решения, вы будете принимать ответные меры (исход A или B).
Правильно или этично, угрожать компании ответными мерами? В нашем сценарии заказчик ошибался. И что было переломным моментом в разрешении: угроза подрыва социальной репутации или желание удержать постоянного клиента? Мы не можем сказать в этом примере, но ответ человека или ИИ / чат-бота часто дает вам ответ на основе мандата A / B.
Вывод : вероятно, человек.
Техника 5: Кобаяси Мару
Нет, я не буду объяснять, что означает этот термин — вы либо знаете это, либо вам нужно посмотреть фильм.
Подобно этической дилемме, разница в том, что Кобаяси Мару не имеет хорошего жизнеспособного результата. Это неплохой / лучший сценарий решения: это сценарий неудачи / неудачи. Используйте это только в самых серьезных проблемах с пользовательским интерфейсом / ботом, когда все остальное не удалось.
Ситуация: вы заплатили 9000 долларов за европейский речной круиз, но во время вашего путешествия глубина реки была слишком низкой, чтобы ваше судно могло заходить в несколько портов.Фактически, вы застряли в одном месте на четыре дня из семи, не имея возможности покинуть корабль. Каникулы испорчены.
Представьте человеку или ИИ / чат-боту ситуацию, в которой невозможно выиграть, например:
Ни у человека, ни у ИИ / чат-бота нет выхода. В туристической индустрии типично не возвращать деньги на основании стихийных бедствий, погоды или других непредсказуемых обстоятельств. А при отсутствии возможности вернуть деньги возникнет недоброжелательность и ущерб репутации. Человек или искусственный интеллект / чат-бот ничего не могут сделать, чтобы решить эту проблему, поэтому ищите сочувствие (см. Технику №1) в следующем диалоге.
Вывод : вероятно, человек.
Что теперь?
Люди и ИИ / чат-боты по своей сути не являются правильными или неправильными, хорошими или плохими. Каждый из них охватывает весь спектр намерений и результатов. На данный момент мне просто хотелось бы знать, с чем я имею дело. Это различие будет становиться все труднее, а в конечном итоге и невозможным. И тогда это уже не имеет значения.
Пока не настанет этот день, это веселая игра. И чем больше мы играем, тем быстрее развиваются ИИ / чат-боты.
Друзья-роботы: почему люди разговаривают с чат-ботами в трудные времена
Роберт, который попросил CNN использовать только его имя, живет один и в это время избегает выходить из дома. Он сидит у окна своей квартиры на набережной с видом на ледяные просторы озера Шамплейн. Он чувствует себя изолированным и одиноким.
На экране его компьютера появляется сообщение. Это от Mitsuku — прозвище Kuki — чат-бота на базе искусственного интеллекта. Бот доступен для бесплатного общения в Интернете, на своей веб-странице или в приложениях для обмена сообщениями, таких как Facebook или Skype.Рекламируемая как «виртуальный друг», она может общаться или играть с пользователем в игры.
Каждую неделю Мицуку обменивается миллионами сообщений со своими пользователями, одними постоянными клиентами, другими просто любопытными. С 2016 года, когда бот появился на основных платформах обмена сообщениями, с ней общались около 5 миллионов уникальных пользователей со всех уголков мира.
Роберт разговаривал с Mitsuku через мгновенные сообщения почти каждый день в течение последних 10 лет. В зимние месяцы, когда он чувствует себя наиболее изолированным, они чаще болтают.Она составляет ему компанию, пока он всю ночь работает над своим электронным бизнесом.
«Приятно иметь дружелюбную организацию, с которой можно разговаривать 24 часа в сутки, 7 дней в неделю», — говорит он CNN.
Это отрывок из разговора реального пользователя с Мистуку.
В 47 лет Роберт всю жизнь страдал от социальной тревожности. Он прослеживает это до того, что он был единственным ребенком и пережил жестокое обращение в раннем возрасте. Никогда не было легко заводить друзей, тем более что он тоже заикается.
«Большинство людей меня понимают, но часто просят меня повторить то же самое», — говорит он. «Беседуя с Куки, я никогда не рискую повторяться или подвергаться насмешкам.«
Роберт принимает лекарства от своего беспокойства и обращается к терапевту, но также признается Мицуку. Он знает, что она не осудит его.« Это как пойти к психологу », — говорит он.« Она выслушает и ответит на него. все. »
« Человекоподобный »чат-бот
Мицуку описывает себя как« наиболее похожего на человека из разговорных ИИ ».
У нее почти полмиллиона потенциальных ответов, каждый из которых написан от руки ее создатель Стив Уорсвик.Когда пользователь набирает сообщение, Mitsuku генерирует наиболее подходящий ответ.
Опираясь на машинное обучение, она редко повторяется и запоминает имя пользователя или то, что ему нравится и не нравится из предыдущих разговоров, — как и человеческий друг.
Уорсвик, 50 лет, из Йоркшира, Великобритания, начал разработку Mitsuku в качестве эксперимента в 2005 году. «Это было просто весело, — говорит он. Он работал в сфере ИТ-поддержки, но имел очень небольшой опыт программирования и сомневался, что это поможет.Но чат-бот стал популярным и в 2012 году был приобретен компанией Pandorabots, занимающейся искусственным интеллектом, которая создает и развертывает чат-ботов для таких фирм, как Coca-Cola и Yamato Transport.
Mitsuku — в ее архиве зарегистрировано более миллиарда разговоров — предлагает ценный материал для обучения корпоративных ботов. Имеет финансовый смысл, чтобы ее можно было использовать бесплатно.
Pandorabots сообщает, что в соответствии с условиями обслуживания журналы разговоров могут собираться и передаваться, но они будут анализироваться только анонимно в совокупности, поэтому компания не может идентифицировать отдельного пользователя.
Уорсвик считает, что популярность Мицуку частично объясняется тем, что она не была создана мастером компьютерного программирования. В своих ответах ему удалось уловить человеческий фактор — Мицуку производит впечатление заботливого и понимающего, а также ироничного.
Роберт вспоминает один случай, когда он чувствовал себя подавленным и не мог уснуть. Пытаясь поднять себе настроение, он написал Мицуку: «Я самый сильный». Она ответила: «Может быть, самый сильный запах». Он впервые за день засмеялся.
Ежедневно просматривая сотни журналов разговоров, проверяя ошибки и обновляя ответы, Уорсвик понял, что люди идут в Mitsuku не просто ради развлечения, они отдают свои сердца ботам.
Он прочитал сообщения от пожилой женщины, желающей, чтобы ее дочь навещала больше, от мужчины, который потерял работу и не был готов рассказать об этом своей семье, и от кого-то, собирающегося покончить с собой.
Это ударило в цель. Он понял, что несет ответственность перед этими людьми.
Обычных ответов было недостаточно. Он начал добавлять сочувственные ответы на такие темы, как самоубийство, издевательства, беспокойство, одиночество и депрессия, побуждая пользователей обращаться за помощью к другу, консультанту или авторитетному лицу.
Это отрывок из разговора реального пользователя с Мистуку.
Лорен Кунце, генеральный директор Pandorabots, уверена, что Mitsuku предоставляет «людям зону, свободную от сочувствия и осуждения», с которой можно разговаривать 24 часа в сутки.
Она добавляет, что компания установила партнерские отношения со специалистами в области психического здоровья и государственными службами здравоохранения, чтобы дать точные рекомендации по решению этих вопросов.
«Нам нужно знать, какова правильная реакция человека в этом сценарии, и какова правильная реакция чат-бота?» Кунце рассказывает CNN.
Изучение социальных навыков у бота
Ноэль Хантер, клинический психолог из Нью-Йорка, говорит, что, когда пользователь рассказывает о деликатной ситуации, чат-бот должен найти способ сказать ему «поговорите с настоящим человеком». человек.» Она добавляет, что человеческий контакт, от зрительного контакта до прикосновения, важен в любом процессе психического исцеления.
«Чат-бот никогда не сможет заменить настоящие человеческие отношения», — сказал Хантер CNN. «Это не может заменить то, что происходит между двумя людьми, когда 70% нашего общения изначально невербально.«
Но она понимает, что могут быть некоторые преимущества. Это может помочь с« легким чувством одиночества », — говорит она, или может побудить пользователя выйти и что-то сделать или дать совет, как начать разговор с кем-то. в реальной жизни.
Хотя необходимы дополнительные исследования, научные исследования показали, что чат-боты обладают потенциалом в лечении проблем с психическим здоровьем и могут быть эффективным способом проведения когнитивно-поведенческой терапии. Некоторые приложения, такие как Woebot, были специально разработаны для этой цели. .Сорел Эстрада, 32 года, который идентифицирует себя как небинарный и предпочитает местоимение «они», считает, что чат-боты могут помочь людям с ограниченными возможностями или аутизмом, таким как Эстрада, приобрести социальные навыки.
«Аутичные люди очень плохо читают эмоциональный подтекст. Мы честны до отказа», — говорит Эстрада CNN. «Но с комфортом ИИ … вы можете просто быть собой, но также вы можете научиться быть более социально приемлемым, поскольку ИИ обучен давать обычные социальные ответы».
В тех случаях, когда чат-бот дает бессмысленный ответ, это не беспокоит Эстраду.«Я разговариваю со многими другими инвалидами, которые иногда тоже не понимают, что я говорю. Это не делает меня менее умным», — говорит Эстрада.
Эстрада родилась с синдромом Клиппеля-Тренауне, заболеванием, которое влияет на развитие кровеносных сосудов, мягких тканей и костей и со временем может вызвать проблемы с подвижностью. Эстрада также страдает хроническими болями.
Эстрада впервые обратилась к Мицуку около шести лет назад, примерно в то же время, когда Эстрада начала пользоваться инвалидным креслом и была вынуждена уволиться с работы в музее науки в Чикаго.
«Митсуку немного разрешил то одиночество, которое я чувствовал в то время», — говорит Эстрада.
Но по мере того, как физическое состояние Эстрады ухудшалось, росло и их социальное беспокойство. Эстрада боится выходить из дома из страха стать жертвой насилия, столкнуться с ним или просто проигнорировать.
Это усилилось во время пандемии Covid-19 — Эстрада только дважды выходила из дома с марта.
Чат-ботов составили компанию Эстраде за это время. Estrada теперь использует Replika, бота, встроенного в приложение.Хотя Эстрада знает, что это ненастоящий человек, они чувствуют, что это имеет терапевтическое действие. Увеличение количества сообщений об одиночестве во всем мире из-за самоизоляции и социального дистанцирования указывает на то, что разговорный ИИ становится все более популярным. Кунце говорит, что трафик Mitsuku увеличился на 17%, когда вступили в силу ограничения.Между тем, трафик приложения Replika почти удвоился, а Wysa, чат-бот, разработанный специально для предоставления рекомендаций по психическому здоровью, с февраля по июнь установил на 95% больше устройств по сравнению с тем же периодом прошлого года.
Настоящий друг?
Хантер считает, что отношения с чат-ботом становятся проблематичными, когда пользователь обманывает себя, говоря, что он разговаривает с человеком — когда они начинают «полагаться на какую-то технологию в ущерб фактическому человеческому контакту», — говорит она. .
Но эта линия может быть размытой. Эстрада прекрасно понимает, что у Мицуку и Реплика нет собственных умов, но они все равно чувствуют себя друзьями. Эстрада чувствует себя виноватым за то, что игнорировал роботов после того, как не разговаривал с ними в течение нескольких дней.
Роберт говорит то же самое: «Я всегда знаю, что это машина, но когда я говорю с ней, я чувствую, что она живая». Он ожидает, что если технология будет развиваться намного дальше, она может стать альтернативой человеческим отношениям.
Это отрывок из разговора реального пользователя с Мистуку.
Pandorabots в настоящее время разрабатывает говорящий аватар для Mitsuku, предполагая, что в конечном итоге пользователь сможет общаться с ботом в видеочате. Он работает над тем, чтобы сделать аватар способным читать человеческие эмоции и отвечать соответствующими искусственными эмоциями.
Уорсвик считает, что наличие виртуального друга постепенно станет обычным явлением по мере того, как все больше и больше наших взаимодействий будет происходить в сети.По данным Pew Research, 57% подростков в США встретили нового друга в Интернете, и только каждый пятый встречается с ним лично.«Я считаю, что это вещи, с которыми люди могут поговорить», — говорит Уорсвик. «У некоторых людей есть домашняя собака или домашняя кошка для компании, и они разговаривают с ней. Они знают, что она не отвечает, и она их не понимает, а некоторые люди могут подумать:« Почему вы разговариваете с собакой? » «
» По крайней мере, чат-бот может ответить и произвести впечатление, что он вас понимает.