Robotlar neden öz farkındalık konusunda eğitiliyor?

Kendilerini aynada tanıma ve insani zaman duygusu ile programlama gibi bilişsel testlerden geçen robotlar, makinelerin günlük hayatımızın daha büyük bir parçası olacak şekilde nasıl şekillendiğini gösteriyor.

2016 yılında, ilk kez evdeki robot sayısı , askeri… dükkanlar ve hastaneler endüstride kullanılanları aştı. Robotlar fabrikalarda yoğunlaşmak yerine insanların evlerinde ve yaşamlarında büyüyen bir varlıktır – daha sofistike ve ‘duyarlı’ hale geldikçe artması muhtemel bir eğilimdir.

“Biz dışarı alırsak robot bir fabrikadan ve bir eve, biz güvenliğini istiyoruz” Dr Pablo Lanillos Hollanda’da Radboud Üniversitesi’nde doçent söyledi.

Lanillos gibi uzmanlar, makinelerin insanlarla güvenli bir şekilde etkileşime girmesi için daha çok insan gibi olmaları gerektiğini söylüyor.

Robotların insanlara benzer şekilde kendilerini tanımasını sağlayan bir algoritma tasarladı.

İnsanlar ve robotlar arasındaki en büyük fark, duyularımızın hatalı olması ve beynimize yanıltıcı bilgi beslemesidir. “Gerçekten propriyosepsizliğe sahibiz (vücudumuzun konumu ve hareketinin farkındalığı). Örneğin, kaslarımız hassas sensörlere sahip robotlara karşı hassas olmayan sensörlere sahiptir.” Dedi.

İnsan beyni, hareketlerimizi ve dünyayı anlamamızı yönlendirmek için bu kesin olmayan bilgiyi alır.

Robotlar aynı şekilde belirsizlikle uğraşmaya alışkın değil.

Lanillos, “Gerçek durumlarda, robot ile dünya ve dünya modeli arasında hatalar, farklılıklar vardır.” Dedi. “Robotlarda yaşadığımız sorun, herhangi bir koşulu değiştirdiğinizde robotun bozulmaya başlamasıdır.”

İki yaşında insanlar bedenleri ve dünyadaki diğer nesneler arasındaki farkı söyleyebilirler. Ancak iki yaşında bir insan beyninin yapabileceği bu hesaplama, bir makine için çok karmaşıktır ve onların dünyayı dolaşmasını zorlaştırır.

Tanımak

Dr. Lanillos ve meslektaşlarının SELFCEPTION adlı bir projede geliştirdikleri algoritma , üç farklı robotun ‘bedenlerini’ diğer nesnelerden ayırt etmelerini sağlıyor.

Test robotları, dokunma derisi ile kaplanmış kollardan, diğeri bilinen duyusal yanlışlıklara sahip kollardan ve ticari bir modelden oluşuyordu. Farklı ‘duyusal’ bilgi toplama yöntemleri göz önüne alındığında, robotların nasıl tepki vereceğini görmek istediler.

Algoritma destekli robotların testlerinden biri , başlangıçta insanlar üzerinde kullanılan kauçuk el yanılsamasıydı . Lanillos, “Önünüze plastik bir el koyduk, gerçek elinizi koruduk, sonra da kapalı elinizi ve görebileceğiniz sahte eli canlandırmaya başladık.” Dedi.

Birkaç dakika içinde insanlar sahte elin kendi elleri olduğunu düşünmeye başlarlar.

Amaç, insanları şaşırtan aynı yanılsamaya sahip bir robotu kandırmaktı. Bu, çoklu sensörlerin ne kadar iyi entegre edildiğinin ve robotun durumlara nasıl uyum sağlayabildiğinin bir ölçüsüdür. Lanillos ve meslektaşları, bir robotun, insan beyninin yaptığı gibi, sahte eli eliyle deneyimlediler .

İkinci test, başlangıçta primatologlar tarafından önerilen ayna testiydi. Bu alıştırmada, bir hayvanın veya kişinin alnına kırmızı bir nokta konur, daha sonra kendilerine aynada bakarlar. İnsanlar ve maymunlar gibi bazı hayvan denekler, kırmızı noktayı aynadan ziyade yüzlerinden ovmaya çalışırlar.

Test, bir hayvanın veya kişinin ne kadar farkında olduğunu belirlemenin bir yoludur. İnsan çocukları genellikle ikinci doğum günlerinde testi geçebilirler.

Ekip, bir robotu yansımadaki uzuvların hareketini kendi uzuvlarıyla birleştirerek kendini aynada ‘tanıması’ için eğitti. Şimdi kırmızı noktayı ovmak için bir robot almaya çalışıyorlar.

Bu araştırmanın bir sonraki adımı, dünyaya ilişkin algısını iyileştirmek için robota daha fazla sensör entegre etmek ve hesapladığı bilgileri arttırmaktır. Lanillos, bir insanın sadece retinasında yaklaşık 130 milyon reseptöre ve her parmak ucunda 3.000 dokunma reseptörüne sahip olduğunu söylüyor. Büyük miktarlarda veriyle uğraşmak robotikteki en önemli zorluklardan biridir. “Tüm bu bilgilerin anlamlı bir şekilde nasıl birleştirileceğini çözmek beden farkındalığını ve dünya anlayışını geliştirecektir.” Dedi.

Robotların zamanı algılama biçimini geliştirmek, insanların daha insani bir şekilde çalışmalarına yardımcı olarak insanların yaşamlarına daha kolay entegre olmalarını sağlar. Bu, özellikle insanlarla etkileşime girecek ve görevlere ulaşmak için onlarla işbirliği yapması gereken yardım robotları için önemlidir. Bunlar arasında yaşlılar için hizmet veren robotlar da vardır .

‘(İnsan’) davranışı, dünya ile etkileşimlerimiz zaman algımıza bağlıdır, “diyor İngiltere Sussex Üniversitesi Sackler Bilinç Bilimi Merkezi eş direktörü Anil Seth . karmaşık davranışlar için önemlidir. “

Zaman duygusu

Seth, insanların zamanı nasıl algıladıklarını ve bu bilgiyi makinelere de zaman duygusu vermek için nasıl kullanacaklarını inceleyen TimeStorm adlı bir proje üzerinde işbirliği yaptı .

Seth’e göre, bir robota saat eklemek onlara geçici bir farkındalık vermeyecekti. “İnsanlar – ya da hayvanlar – kafamıza bir saat koyarak zamanı algılamıyorlar.” İnsanların zamanı nasıl algıladıkları konusunda önyargılar ve çarpıtmalar var.

Sussex Üniversitesi’nde de üniversitenin TimeStorm çabalarına öncülük eden bilişsel bir bilim adamı olan Warrick Roseboom , insanların zamanın nasıl geçtiğini ölçmek için bir dizi deney oluşturdu.

Roseboom, “İnsanlardan birkaç saniyeden bir dakikaya kadar farklı videoları izlemelerini ve videonun ne kadar sürdüğünü bize söylemelerini istedik.” Dedi. Videolar, kampüste dolaşmak veya bir kafede oturmak gibi günlük görevlerin birinci şahıs bakış açılarıydı. Denekler sahnenin ne kadar meşgul olduğuna bağlı olarak gerçek süreden farklı bir zaman geçirdi.

Araştırmacılar bu bilgileri kullanarak, insan deneklerin video süreleri hakkındaki algılarını taklit edebilecek derin öğrenmeye dayalı bir sistem kurdular. Seth, “Gerçekten iyi çalıştı” dedi. Diyerek şöyle devam etti: “Ve insanların sistemimizde süreyi nasıl algılayacağını tam olarak tahmin edebildik.”

Projenin ana odağı, aynı zaman beklentileri ile birlikte çalışan makineleri ve insanları araştırmak ve göstermekti.

Araştırmacılar bunu , insanların tercihlerine göre yemek servisi , insan saati algısının anlaşılmasını gerektiren, planlanan ve önceden yapılmış olanları hatırlayan bir şey gibi yemek hazırlamaya yardımcı olan robotları göstererek yapabildiler .

TimeStorm’un takip projesi Entiment , şirketlerin yemek hazırlama ve masaları silme gibi uygulamalar için zaman duygusu ile robotları programlamak için kullanabileceği bir yazılım oluşturdu .

Son 10 yılda robot farkındalığı alanında önemli ilerlemeler kaydedildiğini söyleyen Dr.

“Robotun bir insanın farkında olduğu kadar refleksif bir şekilde farkında olacağını söylemiyorum, ama bedenini dünyaya adapte edebilecek.”