隨著人工智能機器人在我們的生活環境中越來越重要，人們會期望他們參與各種各樣的社交互動，例如鼓掌游戲。人類的觸覺在我們的日常生活中十分重要，以至于我們常常不會注意到它的存在。即便如此，觸摸是一種關鍵的感知能力，可以幫助人們了解世界并與他人聯系。隨著機器人市場的增長、機器人在我們的生活環境中變得十分常見，人們會期望機器人參與各種社交互動。在俄勒岡州立大學的協作機器人和人工智能系統（CoRIS）研究所，我研究如何為日常機器人配備更好的社交--身體互動技能。

一些商業機器人已經擁有一定的身體互動技能。例如，移動遠程呈現機器人的視頻會議功能可以使遠方家庭成員彼此連接。這些機器人還可以漫游遠處的空間，撞到人、椅子和其他遠程物體。而我的Roomba偶爾會在我的腳趾上發癢，然后轉向房間的另一個區域。作為一個人，我自然地將這個（和其他Roomba行為）解釋為社交，即使它們不是這樣的。同時，對于這兩種系統，對機器人的物理交互行為的社會認知還沒有得到很好的理解，并且這些社交觸摸式的交互不能以細微的方式進行控制。

在今年年初加入CoRIS之前，我是南加州大學互動實驗室的博士后，在此之前，我在賓夕法尼亞大學GRASP實驗室的Haptics小組完成了博士學位。我的論文側重于提高對機器人控制和規劃策略如何影響社交觸覺交互感知的一般理解。作為該研究的一部分，我進行了一項關于機器人手部接觸的研究，重點研究了手拍游戲之間的互動。

運動和計劃對這些互動中的社交觸覺體驗的影響也是至關重要的。這種偉大或可怕的高難度體驗可能會稍縱即逝，但它也可能影響你與誰交往，你是誰的朋友，甚至你如何看待周圍人的性格或個性。這種感知、判斷和反應也可以擴展到機器人身上！

像這樣的調查需要混合更傳統的機器人研究（例如，理解如何移動和控制機器人手臂，開發所需機器人運動的模型）以及來自設計和心理學的技術（例如，與研究參與者進行訪談）。啟用具有社交觸摸功能的機器人也會帶來許多挑戰，即使是熟練的人也無法預測其他人將要做的事情。考慮嘗試在高興時做出令人滿意的手接觸--你可能會想起經典格言“觀察肘部”，但如果你像我一樣，即使這可能并不總是有效。

我進行了一項研究，涉及八種不同類型的人機接觸，具有以下不同組合：與反應性或非反應性機器人的相互作用，物理反應性或非反應性規劃策略，以及較低或較高的機器人手臂剛度。我的機器人系統可以通過改變其面部表情以響應手接觸而改變面部反應，或者通過在感測到手接觸之后更新其下一步移動的計劃來滿足物理反應。

可以通過改變控制機器人電機試圖將其臂拉到所需位置的速度的變量來調整機器人的剛度。我從之前的研究中了解到，觸摸交互的細微差別會對感知到的機器人角色產生重大影響。例如，像Sméagol一樣。過早放手的機器人可能看起來粗心或草率。

在機器人抓握的示例中，很明顯了解人們對機器人特征和個性的看法可以幫助機器人專家根據機器人的操作環境選擇合適的機器人設計。我同樣想了解手拍機器人的面部表情，物理反應和硬度會如何影響人類對機器人愉悅，精力充沛，支配和安全的看法。了解這種關系可以幫助機器人專家為機器人配備適合反應模式。例如，在雜貨店中協助人們的機器人可能需要設計成具有高水平的愉悅性和僅適度的能量，而用于喜劇烘焙戰斗的最有效機器人可能需要高度的能量和優勢而不是其他東西。

在GRASP實驗室與一個大紅色機器人拍手的許多深夜之后，我準備進行這項研究。20名參與者參觀了實驗室，與我們的百特研究機器人拍手，幫助我開始了解這個類機器人的社交風格的特征如何影響其愉悅。百特與參與者互動，使用鑲有硅膠插入物的定制3D打印手。

研究表明，一個表面反應的機器人看起來更加愉快和充滿活力。對于這種特殊的研究設計和交互，物理反應機器人似乎不那么愉快，精力充沛，占主導地位。我認為與更硬的機器人接觸似乎更難（因此更具優勢和更不安全），但與我的期望相反，一個更加僵硬的機器人似乎更安全，并且不那么占主導地位。這可能是因為較硬的機器人更精確地遵循其預先編程的軌跡，因此看起來更可預測且更少的自由奔放。

機器人的安全等級普遍較高，一些參與者對機器人的面部表情做出了積極的評價。一些參與者將創造性智能歸因于機器人--我在本研究中既沒有使用計算機視覺也沒有使用Baxter機器人的攝像頭，但不止一位參與者稱贊機器人跟蹤他們的手部位置的程度。在與機器人交互時，參與者比任何其他分析類型的表達更能表現出快樂的面部表情。

參與者被要求與Baxter拍手并描述他們如何看待機器人的愉悅性、支配地位和安全性

回到人們如何將基本的和實際的機器人行為解釋為社會的想法，這些結果表明，這種社會認知不僅適用于我可愛的（但有時是愚蠢的）Roomba，也適用于協同工業機器人，包括任何能夠進行物理人機交互的機器人。在設計Baxter的運動時，在控制關節剛度的等式中調整單個數字可以使機器人從看似安全和溫順變得危險和粗魯。這些影響有時是可預測的，但往往是意料之外的。

這項特殊研究的結果為我們提供了部分指導，通過調整機器人控制和規劃的各個方面來操縱機器人用戶的情緒體驗，但需要未來的工作來充分理解社交觸摸的設計空間。材料會起主要作用嗎？個性化機器學習怎么樣？結果是否適用于所有機器人手臂，甚至像協作工業機器人手臂這樣的專業領域？我打算繼續回答這些問題，當我最終解決人類機器人的社交風格時，我會高舉所有機器人來慶祝。

Naomi Fitter是俄勒岡州立大學協作機器人和人工智能系統（CoRIS）研究所的助理教授，她的社會觸覺、輔助機器人和實施（SHARE）研究小組旨在使機器人具備參與社交互動的能力。從好玩的擊掌到具有挑戰性的物理治療案例的互動。她在GRASP實驗室的Haptics Group完成了博士學位，并于2017年至2018年在南加州大學互動實驗室擔任博士后學者。

來源：廣東省人工智能產業協會官方帳號

編輯：jq