В основе разработки команды ученых Университета Суррея и Гамбургского университета лежит модель прогнозирования движения взгляда, которая была разработана с использованием гуманоидного робота. Модель имитирует, куда бы человек направил взгляд в той или иной социальной ситуации. Для ее проверки были использованы два общедоступных набора данных, и результаты показали, что робот действительно способен воспроизводить движения глаз, схожие с человеческими. Это означает, что машина может «следить» за происходящим в комнате так же, как это сделал бы человек, и концентрировать свое внимание на ключевых объектах общения.
Наш метод позволяет нам проверить, обращает ли робот внимание на нужные вещи — так же, как это делает человек — без необходимости наблюдения со стороны человека в реальном времени. Интересно то, что модель остается точной даже в шумных, непредсказуемых условиях, что делает ее многообещающим инструментом для реального применения в таких сферах как образование, здравоохранение и обслуживание клиентов.
В своей работе исследовательская группа сопоставила то, как их модель работала в реальности, с ее вероятной работой в смоделированном мире, проецируя карты приоритетов человеческого взгляда на экран, чтобы сравнить прогнозируемый фокус внимания робота с реальными данными. Такой подход позволяет напрямую оценивать, насколько точно модель социального внимания имитирует человеческое поведение, и делает возможным развитие технологий без необходимости организовывать сложные эксперименты с живыми участниками.
Традиционно социальные роботы взаимодействуют с людьми с помощью речи, жестов и мимики, что делает их полезными в различных сферах — от помощи пожилым людям до обучения детей. Среди известных примеров таких машин — робот Pepper, который используется в торговле, и робот-терапевт Paro, который работает с пациентами, страдающими деменцией. Новая модель симуляции позволит этим и подобным им устройствам развиваться быстрее и эффективнее, снижая зависимость от трудоемких экспериментов с участием людей на ранних этапах.
Доктор Фу подчеркивает, что использование симуляций на ранних стадиях вместо живого взаимодействия — это значительный прогресс для всей социальной робототехники. Симуляции позволяют быстрее тестировать и улучшать модели, отвечающие за социальную чувствительность и восприятие. В будущем исследователи планируют применить этот подход для оценки социальных навыков роботов в более сложных ситуациях, а также протестировать его на роботах разных типов и форматов.
Кстати, недавно мы рассказывали о новом социальном роботе-медсестре Nurabot, который стал работать в больнице Тайваня и существенно уменьшил нагрузку, лежавшую на медицинском персонале.
