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▍如何让机器人实现高质量的社会交互？
随着智能时代的到来，服务机器人越来越多地走进了人类生活，有望成为人类生活的得力助手。如何让机器人变得更人性化，更能理解人并与人类进行高质量的社会交互成为服务机器人领域的重点和难点问题。为解决这一难题，需要将人类社会交互行为的理论概念转化为能够植入到机器人平台的算法。
针对该难题，华东师大心理与认知科学***和脑科学与教育创新研究院的蒯曙光教授研究团队利用虚拟现实技术成功地构建了一个测量社会行为的理想实验场景，对人类社会行走行为进行有效量化和模型化，并将其算法化后植入到机器人的导航平台中，实现了人文科学理论从概念化、计算化到工程化的三段式跨越。
人类的社会能力相对于当前的人工智能算法具有无法替代的优势。这种优势在行走这一自然行为中得到淋漓尽致的展现。
“假想在一个社会场景中，人类在行走中会基于谦让，尽量避免干扰他人的社会交互，尽管这样做可能会让我们绕远路，消耗更多的时间和精力。”
这种对于人类而言稀松平常的行为与决策，对于机器人来说具有着相当的挑战，如何让机器人具有像人类一样的社会能力，从而提升机器人的拟人性以及人机交互的体验是当前领域内亟待解决的重要挑战。
▍从人类社会行为到机器人导航算法
针对这一挑战，本研究工作旨在解决该框架内两个重要的科学和技术问题，***是如何把人类社会行走行为定量化和模型化，构建量化的模型预测人类的行走路径，第二是如何把这些模型植入到工程算法中，实现对机器人导航算法的提升。
针对***个问题，虽然心理学、人类学、社会学等领域对人类社会交互行为长期关注，建立了诸多的理论。但是这些理论多停留在现象描述的层面，缺乏完整的量化计算模型。
研究团队巧妙利用前沿的虚拟现实技术结合传统的实验心理学研究方法，在虚拟场景中构建了一个理想社会行走实验场景，利用这个实验场景定量化测量了人类社会交互空间以及社会行走特性。在行为学实验结果的基础上，团队成员进一步采用计算建模的方法构建人类行走行为的数学模型，提出了基于个人社会空间的社会行走模型（Social Locomotion Model），并在多个虚拟环境以及真实动态场景中证明了该模型在复杂社会场景中的鲁棒性。
针对第二个问题，研究团队在获取社会行走行为的计算模型后，基于实际工程需求将该模型进行算法化，植入到机器人平台进行验证和优化，检验基于人类智能的算法是否可以提升人类对机器人社会性与拟人性的评价。
研究的结果从多方面证明了基于人类行为特性的计算模型可以有效提升人机交互的体验，以及机器人的拟人性与社会性。
本文摘自：网络 日期：2022-11-30
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