Принимаю условия соглашения.
gorodvo.ru
Влияние развития искусственного интеллекта на социальное взаимодействие роботов с человеком Люди имеют естественную склонность олицетворять окружающие вещи, независимо от того, являются ли они неживыми или живыми существами.

Влияние развития искусственного интеллекта на социальное взаимодействие роботов с человеком

23 июня 2022, 12:31
Новости партнеров
Влияние развития искусственного интеллекта на социальное взаимодействие роботов с человеком
Фото: https://iitb.ru/
Люди имеют естественную склонность олицетворять окружающие вещи, независимо от того, являются ли они неживыми или живыми существами.

Точно так же они продолжают очаровываться поколением машин, которые одарены не только поведением и чертами похожими на человеческие, но также имитируют чувствительные, интерактивные и эмоциональные способности, схожие с людскими. Это, всегда и весьма очевидно, подчёркивалось созданием книг и фильмов в жанре научной фантастики, в которых роботы были способны общаться с людьми и переворачивать социальные устои общества. Эта тематика всё сильнее мотивирует продюсеров, режиссёров и писателей эксплуатировать темы в жанрах научного изобретательства и цифрового футуризма.

Научная фантастика, пьесы, романы и фильмы показали в творчестве, как роботизированные технологии могут сосуществовать с людьми, продвигая общество, но также вызывая вопросы относительно принципов и ответственности. За последние несколько десятилетий фантастическое представление всё больше превращается в реализм благодаря огромному прогрессу в области компьютерной графики, производительности оборудования, Искусственному интеллекту (ИИ) и развития технологий робототехники. Существуют различные причины для создания коллаборативных роботов, способных взаимодействовать с людьми посредством человеко-ориентированной манере.

В настоящее время социально-человеческое взаимодействие между человеком и коллаборативным роботом бросает вызов искусственному интеллекту в некоторых аспектах, включая динамичную, частично неизвестную атмосферу, которая ранее не была разработана для роботов:

- физическое общение с людьми, которое требует всё меньшей задержки на отклик;
- социально приемлемую политику управления;
- широкий спектр ситуаций с богатой семантикой для распознавания речи и понимания смыслов;
- мультимодальное и естественное взаимодействие, которое допускает осмысление;
- а также распознавание видеоряда и изображений, даже отклоняющихся от заданных ментальных моделей восприятия.

В этой статье делается попытка провести сравнительный анализ воздействия искусственного интеллекта (и других достижений в этой области) на взаимодействие роботов и людей, а также показать основные проблемы принятия решений, которые необходимо предпринять для успешного развития задач роботизации и совместного использования роботами пространства с человеком. Методы и подходы к проектированию высоких технологий постоянно тщательно изучаются и сравниваются социологами. Но не всегда сообщается об успешном использовании предложенных систем взаимодействия. Эксперименты показали способность разработчиков обеспечивать гуманоидных и коллаборативных роботов человеческими социальными манерами и даже эмоциями, но нет пока понимания социальных правил совместного сосуществования разумных машин и людей.


Искусственный интеллект - одна из технологий, находящихся ещё на начальном пороге развития. Хотя само по себе в этом нет ничего действительно инновационного, но нынешняя конвергенция возросшей вычислительной мощности с ростом огромных массивов данных и улучшением доступного восприятия/используемых методов, рассматривается как существенное развитие в реальном мире.

У искусственного интеллекта есть своя долгая история взлётов и падений. До сих пор, если рассматривать её по любым традиционным показателям успеха, то последние несколько лет были заметны только благодаря исключительному прогрессу смежных технологий. Многие из этих достижений появились благодаря современным достижениям в области «глубокого машинного обучения», типичным примером которого является изучение огромных моделей нейронных сетей. Эти модели добились значительных преимуществ в различных областях, включая обнаружение объектов, распознавание речи и контроль за объектами. По сравнению с высокотехнологичными алгоритмами и методами машинного обучения человеческое обучение пока отличается своей эффективностью и богатством разнообразия.

Социально-человеческое взаимодействие роботов (SHRI - Social-Human Robot Interaction) представляет собой междисциплинарный анализ динамики общения между людьми и роботами. В настоящее время эта область представляет собой весьма широко распространённую и разнообразную исследовательскую и проектную деятельность. Практики и исследователи сосредотачиваются на SHRI, информация о которых поступает из различных областей инновационной деятельности, таких как информатика, робототехника, HCI (взаимодействие человека и компьютера), компьютерное зрение и распознавание речи, машиностроения (механическое, конструкторское, промышленное и электротехническое), гуманитарных наук (философия и этика) и социальных наук (когнитивные разделы, антропология, человеческий фактор, психология взаимодействия).

В современном обществе роботы используются для выполнения все большего числа функций - от механизации производства до сервисных приложений развлекательного характера и медицинского обслуживания. Ранее роботы использовались для выполнения утомительных типовых задач, в которых вся деятельность человека заключалась, априори, рутинными однообразными повторяющимися действиями, то сейчас промышленные и коботы развиваются, чтобы участвовать во все более сложных и менее структурированных задачах и действиях, в которых общение с людьми становится необходимым для выполнения этих задач.

Эта сложность побудила социологию изучения взаимодействия роботов и людей к совершенно новому начинанию - анализу того, как происходит такое «общение», а также того как лучше всего проектировать и использовать роботизированные системы, способные выполнять интерактивные задачи в условиях человеческого присутствия. Основная цель SHRI - генерировать алгоритмы и принципы для роботизированных систем, которые делают их способными к безопасному, прямому и эффективному взаимодействию с людьми. Многочисленные аспекты исследований связаны с принципами и идеями коммуникации, антропологии, психологии, этики и философии, черпая их из них опыт, создавая самый этот новый раздел социологии как естественную междисциплинарную задачу.

Существуют различные области применения взаимодействия человека и робота, включающие в себя:

- дистанционное управление воздушными, космическими, подводными и наземными транспортными средствами для выполнения нестандартных задач (иногда в недоступных или опасных атмосферах);
- управление роботами по выполнению повседневных задач, при принятии решений человеком;
- роботизированные транспортные средства, где человек является только наблюдателем-путешественником;
- социальное взаимодействие человека и робота, например, роботов-машин, для обеспечения комфорта, развлечений, поддержки и обучения детей, аутистов, пожилых людей и людей с ограниченными физическими возможностями.

С момента появления искусственного интеллекта людям требовалось создавать устройства, которые могли бы обучаться и воображать по образу и подобию их самих. Если разрабатываются такие системы, то постепенно предполагается их влияние на людей и общество в целом. В настоящее время очень сложно сравнивать роботизированные системы, отличные от промышленных роботов, а разработанные для различных проблемных областей. До сих пор важной остаются задачи, чтобы инициировать создание объективных контрольных показателей для этичного и эффективного проектирования.

Постоянно выдвигаются и обновляются аргументы в пользу разработки современных эффективных сравнительных методов для взаимодействия людей с роботами, с особым акцентом на создании более восприимчивого гуманоидного робота, разработанного для широкого проникновения в обывательскую действительность. Наиболее сложными факторами при постановке таких задач является то, что различные аспекты такого взаимодействия бывает очень сложно измерить. Большая часть прогресса связана с современными достижениями в области «глубокого машинного обучения», типичным примером которых является изучение моделей больших нейронных сетей. Результаты показали, что роботизированная автоматизация превосходит другие методы в выполнении конкретных скоростных задач по сравнению с обучаемостью большинства людей, что само по себе является хорошим знаком. Но есть и опасения в том, что сами люди весьма опасаются стать безработными на этом поприще, будучи замещёнными искусственным интеллектом.