• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
25.12.2018
Редакция Naked Science
1
384

Робота научили представлению о собственности и социальных нормах

Поскольку робототехника становится все более распространенным явлением, важно научить робота не только общаться с людьми, но и делать это надлежащим образом, а ключевой аспект человеческого взаимодействия — понимание и поведение в соответствии с социальными и моральными нормами.

anewrobotcap
©Wikipedia

Команда исследователей из Йельского университета разработала роботизированную систему, способную представлять, изучать и выводить отношения собственности и нормы. Их работа, опубликованная на сайте arXiv.org, рассматривает некоторые сложные проблемы, связанные с обучением роботов социальным нормам и тому, как их соблюдать. 

 

Нормы обладания — это набор социальных норм, которые помогают ориентироваться в общей среде так, чтобы быть более внимательным к другим. Обучение этому роботов может улучшить их взаимодействие с людьми, позволяя различать не принадлежащие и принадлежащие им инструменты, которые передаются под их контроль лишь на некоторое время.

 

«Мы с коллегами сосредоточены на создании таких роботов, с которыми людям будет максимально легко взаимодействовать. Часть этой работы посвящена изучению того, как мы можем научить машины общим социальным концепциям — вещам, которые важны для людей: пониманию права собственности или просьбе попользоваться тем или иным объектом. Эти темы не получают должного внимания, а между тем будут иметь принципиальное значение для работы роботов в наших домах, школах и офисах», — рассказывает один из авторов исследования Брайан Скасселлати (Brian Scassellati).

 

В разработанном инженерами подходе собственность представляется как график отношений между объектами и их владельцами. Эта информация объединяется с базой данных, основанной на предикатах норм, ограничивающих действия, которые робот может выполнять с использованием принадлежащих ему объектов.

 

По словам ученых, одной из главных проблем в этой работе стало то, что один человек узнает о владельце предмета из четких инструкций, например когда слышит фразу «не бери мои инструменты», а другой узнает это лишь на опыте. Комбинирование двух типов обучения может быть легким для людей, но представляется трудной задачей для роботов.

 

Система, разработанная инженерами, сочетает в себе новый инкрементный алгоритм обучения нормам, способный как на однократное обучение, так и на индукцию из примеров с байесовским выводом отношений собственности в ответ на очевидные нарушения правил. Вместе эти компоненты позволяют системе изучить нормы собственности и модель поведения, приемлемую в тех или иных ситуациях.

 

Оценить успешность своей работы исследователям предстояло в серии смоделированных и реальных экспериментов. Они обнаружили, что робот способен эффективно взаимодействовать с объектами, которые требуют соблюдения различных норм собственности, продемонстрировав при этом замечательную компетентность и гибкость в принятии решений.

 

Исследование, проведенное Скасселлати и его коллегами, представляет собой яркий пример того, как можно научить роботов уважать социальные человеческие нормы. В дальнейших исследованиях аналогичный метод может применяться для изучения машинами других способностей, связанных с нормами, и позволит им решать сложные ситуации, в которых разные традиции или цели находятся в конфликте друг с другом.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Вчера, 17:37
Igor

К неожиданным прорывам в науке могут привести даже пустяковые вещи вроде чаинок в чашке. Парадокс чайного листа только на первый взгляд кажется неважным, но в свое время им заинтересовался Альберт Эйнштейн. Решение парадокса ученый представил на одной из конференций, чем вызвал ажиотаж у академической публики. Докладу немецкого физика уже почти 100 лет, а самому парадоксу — гораздо больше, но исследователи во всем мире продолжают использовать его в своих работах. Например, недавно китайские ученые применили его для изучения концентрации веществ в наножидкостях.

Позавчера, 17:52
Александр Березин

Космический телескоп «Гайя» позволил оценить скорость движения рекордного количества звезд в Млечном Пути, и новые данные оказались крайне неожиданными. Дело не только в том, что его масса упала во много раз: стало ясно, что сама структура Галактики не такая, как думали раньше.

Позавчера, 16:05
ЮФУ

Разработка ученых Института нанотехнологий, электроники и приборостроения ЮФУ потенциально может найти применение в производстве экологически чистого топлива и накопления энергии. Кроме того, технология может значительно повысить эффективность расщепления воды, способствуя переходу к устойчивой энергетике.

Позавчера, 17:52
Александр Березин

Космический телескоп «Гайя» позволил оценить скорость движения рекордного количества звезд в Млечном Пути, и новые данные оказались крайне неожиданными. Дело не только в том, что его масса упала во много раз: стало ясно, что сама структура Галактики не такая, как думали раньше.

26 сентября
Мария Азарова

Ученые применили современные методы, такие как микрокомпьютерная томография, получили сотни рентгеновских изображений и создали 3D-модель. Все для того, чтобы обнаружить следы опухоли во внутренней части черепа человека, жившего в середине IV века нашей эры. Это самый ранний случай менингиомы на Пиренейском полуострове — из тех, что известны науке.

Вчера, 17:37
Igor

К неожиданным прорывам в науке могут привести даже пустяковые вещи вроде чаинок в чашке. Парадокс чайного листа только на первый взгляд кажется неважным, но в свое время им заинтересовался Альберт Эйнштейн. Решение парадокса ученый представил на одной из конференций, чем вызвал ажиотаж у академической публики. Докладу немецкого физика уже почти 100 лет, а самому парадоксу — гораздо больше, но исследователи во всем мире продолжают использовать его в своих работах. Например, недавно китайские ученые применили его для изучения концентрации веществ в наножидкостях.

31 августа
Сергей Васильев

Вопреки предсказаниям, кислород-28 оказался крайне неустойчивым. Физики не успели даже зарегистрировать такие ядра, хотя теоретически они должны быть дважды магическими, а значит — особенно стабильными.

31 августа
Дарья Губина

Тотальная память — плохо для мозга. Чтобы детально запомнить событие, стоит о нем вспоминать как можно реже. Чем больше вы знаете по теме, тем больше новой информации вы запомните. Но если информации будет слишком много, то не вся она будет зафиксирована в мозге. Naked Science разбирается, как сегодня ученые, нейробиологи и психологи объясняют способности нашего мозга запоминать и учиться.

Позавчера, 17:52
Александр Березин

Космический телескоп «Гайя» позволил оценить скорость движения рекордного количества звезд в Млечном Пути, и новые данные оказались крайне неожиданными. Дело не только в том, что его масса упала во много раз: стало ясно, что сама структура Галактики не такая, как думали раньше.

[miniorange_social_login]

Комментарии

1 Комментарий

Теперь он самоосознающий?
Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: