Rô-bốt học từ chính con người

Feelix Growing là một dự án nghiên cứu gồm sáu nước tham gia cùng 25 nhà rô-bốt học, các nhà tâm lý học và các chuyên gia về thần kinh. Điều phối viên, tiến sĩ Lola Canamero nói mục đích dự án là nhằm tạo được rô-bốt có thể “học hỏi từ con người và phản ứng một cách phù hợp về góc độ tình cảm và xã hội”. Dự án khoảng 2,3 triệu euros sẽ kéo dài trong vòng ba năm.

Tiến sĩ Canamero của ĐH Hertfordshire nói: “Thế giới tình cảm của con người rất phức tạp nhưng chúng ta lại phản ứng với những tín hiệu đơn giản, những điều ta không nhận thấy không không chú ý tới, như việc mọi người vận động ra sao.”

Thiết bị cảm ứng

Dự án sẽ gồm việc tạo một loạt các rô-bốt có thể nhận các thiết bị cảm ứng đặt trong cơ thể người mà chúng sẽ tương tác, và theo đó học hành vi của họ.

Tiến sĩ Canamero ví rô-bốt như những đứa trẻ học hành vi từ thế giới vận động và tình cảm xung quanh chúng. Bản thân các rô-bốt là các máy giản đơn, và trong một số trường hợp, chúng là máy đời cũ, điều thú vị của dự án nằm trong phần mềm.

Tiến sĩ Canamero nói: “Chúng tôi sẽ sử dụng các rô-bốt rất đơn giản như là phần cứng, với một vài máy chúng tôi chế tạo đầu cho chúng. Chúng tôi chủ yếu quan tâm tới việc lên chương trình và phát triển năng lực hành vi, đặc biệt trong tương tác xã hội và tình cảm với con người.”

Các rô-bốt sẽ học được từ các phản hồi chúng nhận được từ con người. “Đó hầu hết là các phản hồi hành vi và tiếp xúc. Các phản hồi tiếp xúc và hành vi, qua tăng cường tích cực như những lời lẽ hay, cử chỉ đẹp hay giúp rô-bốt làm gì đó nếu nó gặp trở ngại.”

Các công sự ở trường ĐH đang tạo ra các rô-bốt khác nhau cho các tương tác tình cảm khác nhau.

‘Phát hiện các biểu cảm’

Các rô-bốt sẽ nhận các phản hồi từ các camera quang đơn giản, âm thanh, các bộ cảm ứng tiếp xúc, và các bộ cảm ứng mà có thể đếm được khoảng cách giữa máy và con người.

“Một trong những thứ chúng tôi sẽ sử dụng để phát hiện các biểu cảm trên khuôn mặt và các kiểu vận động là một mạng thần kinh (nhân tạo)”.

Các mạng thần kinh nhân tạo đang được sử dụng vì chúng rất hữu hiệu cho việc tiếp nhận các thông tin đầu vào thay đổi, trong trường hợp này là phát hiện các kiểu hành vi, giọng nói, cử động, v.v.

Tiến sĩ Canamero nói, “Các mạng thần kinh học các kiểu cách đó từ các ví dụ mà nó quan sát được.”

Một trong các lĩnh vực mà rô-bốt sẽ học là cử động của con người. “Cử động nói lên rất nhiều về trạng thái tình cảm. Độ xấp xỉ về hình thể giữa con người và rô-bốt, và tần suất tiếp xúc của con người, qua những điều đó chúng tôi hy vọng phát hiện được trạng thái tình cảm mà chúng tôi cần.” 

Các rô-bốt sẽ không cố phát hiện các trạng thái tình cảm như ghê tởm chẳng hạn, mà sẽ tập trung vào các trạng thái như giận dữ, hạnh phúc, cô đơn – các tình cảm có ảnh hưởng tới việc rô-bốt phải ứng xử như thế nào.

‘Ghi nhớ hành vi’

“Điều rất quan trọng là việc rô-bốt phát hiện được người sử dụng đang giận dữ và rô-bốt đã làm điều gì đó sai hoặc nếu con người đang cô đơn thì rô-bốt cần phải làm cho họ vui lên.”

Một trong các rô-bốt đầu tiên mà dự án tạo ra đang thể hiện hành vi được ghi nhớ, được thấy ở chim chóc và một số thú vật khi mới sinh. “Nó gắn bó với vật mà nó trông thấy đầu tiên khi mới sinh ra. Đó luôn là hình ảnh người mẹ, và nó khiến chúng luôn đi theo mẹ mình. Chúng tôi có một mẫu rô-bốt có thể đi theo những người xung quanh và học cung cách mà con người giao tiếp với nó.”

Tiến sĩ Canamero nói những rô-bốt có thể học hành vi của con người là cần thiết khi máy móc cũng đóng một phần vai trò trong cuộc sống con người.

Ở cuối dự án, hai rô-bốt sẽ được chế tạo hòa hợp các khía cạnh máy móc khác nhau đang được phát triển ở Châu Âu.