Se ha argumentado que la capacidad de los humanos para reconocer las señales sociales es crucial para dominar la inteligencia social, pero ¿pueden los robots aprender a leer las señales sociales humanas y adaptar o corregir su propio comportamiento en consecuencia?
En un estudio reciente, los investigadores examinaron cómo las personas reaccionan a los robots que exhiben un comportamiento defectuoso en comparación con los robots que funcionan perfectamente. Los resultados, publicados en Fronteras en robótica e IA , demuestre que a los participantes les gustó mucho más el robot defectuoso que el robot que interactuó sin problemas.
"Nuestros resultados muestran que decodificar las señales sociales de un humano puede ayudar al robot a comprender que hay un error y, posteriormente, reaccionar en consecuencia", dice la autora correspondiente Nicole Mirnig, candidata a doctorado en el Centro de Interacción Humano-Computadora, Universidad de Salzburgo, Austria.
Aunque la robótica social es un campo que avanza rápidamente, los robots sociales aún no están en un nivel técnico donde operen sin cometer errores. Sin embargo, la mayoría de los estudios en el campo se basan en la suposición de robots que funcionan sin fallas ". Alternativas resultantes de condiciones imprevisiblesque se desarrollan durante un experimento a menudo no se consideran o simplemente se excluyen ", dice Nicole Mirnig." Está dentro de la naturaleza de una investigación científica exhaustiva perseguir un estricto código de conducta. Sin embargo, suponemos que los casos defectuosos de interacción humano-robot sonlleno de conocimientos que pueden ayudarnos a mejorar aún más la calidad de interacción en nuevas dimensiones. Creemos que debido a que la mayoría de las investigaciones se centran en la interacción perfecta, se pasan por alto muchos aspectos potencialmente cruciales ".
Para examinar las señales sociales de los compañeros de interacción humana después de un error del robot, el equipo de investigación programó deliberadamente el comportamiento defectuoso en la rutina de un robot NAO similar a un humano y permitió que los participantes interactuaran con él. Midieron la simpatía, el antropomorfismo y la inteligencia percibida del robot,y analizó la reacción de los usuarios cuando el robot cometió un error. Mediante la codificación de video, los investigadores pudieron replicar sus hallazgos de estudios anteriores y mostrar que los humanos responden al comportamiento defectuoso del robot con señales sociales. A través de entrevistas y calificaciones de los usuarios, el equipo de investigacióndescubrieron que, de manera algo sorprendente, los robots erróneos no se percibían como significativamente menos inteligentes o antropomórficos en comparación con los robots que se desempeñaban perfectamente, sino que, aunque los humanos reconocieron los errores del robot defectuoso, en realidad lo calificaron como más simpático que su contraparte que funciona perfectamente.
"Nuestros resultados mostraron que a los participantes les gustó el robot defectuoso significativamente más que el perfecto. Este hallazgo confirma el efecto Pratfall, que establece que el atractivo de las personas aumenta cuando cometen un error", dice Nicole Mirnig. "Específicamente explorando casos erróneos dela interacción podría ser útil para refinar aún más la calidad de la interacción humano-robótica. Por ejemplo, un robot que entiende que hay un problema en la interacción al interpretar correctamente las señales sociales del usuario, podría hacerle saber que comprende el problema y activamenteaplicar estrategias de recuperación de errores "
Estos hallazgos tienen implicaciones interesantes para el campo de la robótica social, ya que enfatizan la importancia de que los creadores de robots tengan en cuenta las posibles imperfecciones al diseñar robots. En lugar de asumir que un robot se comportará perfectamente, abrazando los defectos de la tecnología de robots socialespodría allanar el camino para el desarrollo de robots que cometan errores, y aprender de ellos. Esto también haría que los robots sean más agradables para los humanos. "Estudiar las fuentes del comportamiento imperfecto del robot conducirá a personajes de robot más creíbles y a una interacción más natural".concluye Nicole Mirnig.
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