Como os robôs são introduzidos em um número crescente de configurações do mundo real, é importante que eles sejam capazes de cooperar efetivamente com os usuários humanos. Além de se comunicar com os humanos e ajudá-los nas tarefas diárias, pode ser útil para os robôs determinarem de forma autônoma se sua ajuda é necessária ou não.
Pesquisadores do Franklin & Marshall College têm recentemente tentado desenvolver ferramentas computacionais que possam melhorar o desempenho de robôs socialmente assistentes, permitindo que eles processem pistas sociais fornecidas por humanos e respondam de acordo. Em um artigo pré-publicado no arXiv e apresentado no simpósio AI-HRI 2021 na semana passada, eles introduziram uma nova técnica que permite aos robôs detectar autonomamente quando é apropriado para eles intervirem e ajudarem os usuários.
“Estou interessado em projetar robôs que ajudem as pessoas nas tarefas cotidianas, como cozinhar o jantar, aprender matemática ou montar móveis da Ikea”, disse Jason R. Wilson, um dos pesquisadores que realizou o estudo, ao TechXplore. “Não estou procurando substituir as pessoas que ajudam nessas tarefas. Em vez disso, quero que os robôs sejam capazes de suplementar a assistência humana, especialmente nos casos em que não temos pessoas suficientes para ajudar.”
Wilson acredita que quando um robô ajuda os humanos a completar uma determinada tarefa, ele deve fazê-lo de forma ‘digna’. Em outras palavras, ele pensa que o ideal é que os robôs sejam sensíveis à humanidade de seus usuários, respeitando sua dignidade e autonomia.
Existem várias maneiras pelas quais os roboticistas podem considerar a dignidade e a autonomia dos usuários em seus projetos. Em seu trabalho recente, Wilson e seus alunos Phyo Thuta Aung e Isabelle Boucher se concentraram especificamente em preservar a autonomia do usuário.
“Uma maneira de um robô apoiar a autonomia é garantir que ele encontre um equilíbrio entre ajudar muito e pouco”, explicou Wilson. “Meu trabalho anterior examinou algoritmos para ajustar a quantidade de ajuda do robô com base em quanto ajuda o usuário precisa. Nosso estudo recente focou em estimar quanta ajuda o usuário precisa.”
Quando os humanos precisam de ajuda para uma determinada tarefa, eles podem pedir ajuda explicitamente ou transmitir que estão lutando de maneira implícita. Por exemplo, eles podem fazer comentários como “hmm, não tenho certeza” ou expressar sua frustração por meio de suas expressões faciais ou linguagem corporal. Outras estratégias implícitas usadas pelos humanos para comunicar que precisam de ajuda envolvem o uso do olhar fixo.
?Por exemplo, uma pessoa pode olhar para a tarefa em que está trabalhando, depois olhar para uma pessoa que pode ajudá-la e, então, olhar para trás, para a tarefa?, disse Wilson. “Esse padrão de olhar, chamado de olhar confirmatório, é usado para solicitar que a outra pessoa olhe para o que está olhando, talvez porque não tenha certeza se está correto.”
O objetivo principal do estudo recente realizado por Wilson, Aung e Boucher era permitir que os robôs processassem automaticamente pistas relacionadas ao olhar fixo de maneiras úteis. A técnica que eles criaram pode analisar diferentes tipos de pistas, incluindo a fala do usuário e os padrões do olhar.
“A arquitetura que estamos desenvolvendo reconhece automaticamente a fala do usuário e a analisa para determinar se ele está expressando que deseja ou precisa de ajuda”, explicou Wilson. “Ao mesmo tempo, o sistema também detecta os padrões de olhar dos usuários, determinando se eles estão exibindo um padrão de olhar associado à necessidade de ajuda.”
Em contraste com outras técnicas para aprimorar as interações entre humanos e robôs, a abordagem não requer informações sobre a tarefa específica que os usuários estão concluindo. Isso significa que pode ser facilmente aplicado a robôs operando em vários contextos do mundo real e treinados para lidar com diferentes tarefas.
Embora o modelo criado por Wilson e seus colegas possa aprimorar as experiências do usuário sem a necessidade de detalhes específicos da tarefa, os desenvolvedores ainda podem fornecer esses detalhes para aprimorar sua precisão e desempenho. Nos testes iniciais, a estrutura alcançou resultados altamente promissores, portanto, em breve poderia ser usada para melhorar o desempenho de robôs sociais existentes e recém-desenvolvidos.
“Estamos agora continuando a explorar quais pistas sociais permitiriam melhor a um robô determinar quando um usuário precisa de ajuda e quanta ajuda ele deseja”, disse Wilson. “Uma forma importante de comunicação não verbal que ainda não usamos é a expressão emocional. Mais especificamente, estamos analisando as expressões faciais para ver quando um usuário se sente frustrado, entediado, engajado ou desafiado.”
Publicado em 12/11/2021 12h13
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