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为机器人生成非语言社交行为的深度学习模型

时间:2022-12-06 作者:超级管理员 点击:303次

       

     韩国电子和电信研究所(ETRI)的研究人员最近开发了一个基于深度学习的模型,该模型可以帮助机器人创造自发的社会行为,如拥抱或握手。手。他们的模型在arXiv上一篇预先发表的论文中提出,我们可以通过检查人与人之间的交互来动态地学习新的社会行为。


  “深度学习技术在计算机视觉和自然语言理解等领域产生了有趣的结果,”领导这项研究的研究人员之一Woo-RiKo告诉TechXplore。“我们已经开始将深度学习应用于社交机器人,尤其是让机器人从人类的互动中学习社交行为。

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  Ko和他的同事开发的基于人工神经网络(ANN)的技术将谷歌研究人员在2014年推出的Seq2Seq(序列对序列)模型与对抗网络(GAN)的生成相结合。新架构在AIR-Act2Act数据库上进行训练,该数据库包含10种不同情况下的5000次人机交互。


  “建议的神经网络结构由编码器、解码器和鉴别器组成,”Ko解释道。“编码器解释用户的当前行为,解码器根据用户和机器人的当前行为创建下一个机器人行为,鉴别器防止解码器在导致持续行为时输出错误的手势序列。”


  利用AIR-Act2Act数据库中记录的5000次交互,提取了超过11万个训练样本(即短视频),其中人类在与他人交互时执行特定的非语言社交行为。研究人员专门训练他们的模型,为机器人创造五种非语言手势,即鞠躬、眼神、握手、拥抱和捂脸。


  Ko和他的同事在一系列模拟中评估了他们的非语言社会行为模型,特别是将其应用于模拟版Pepper,这是一种广泛应用于研究领域的人形机器人。他们的初步发现是有希望的,因为他们的模型将在人类互动过程中的正确时间执行五种行为。


  “我们已经证明,不同类型的社会行为可以通过深度学习方法教给机器人,”Ko说。“我们的模型可以产生更自然的行为,而不是根据现有的规则以某种方式重复预定的行为。当机器人创造这些社交行为时,它会让用户意识到他们的行为在情感上被理解和关心。”


  研究人员创建的新模型可以帮助社交机器人变得更加灵活,对社交更加敏感,这可能会提高它们与人类用户互动的整体质量和过程。未来可以在家庭服务机器人、引导机器人、送货机器人、教育机器人、临场机器人等各种机器人系统中进行应用和测试。“我们现在计划进行额外的实验,测试机器人在现实世界中面对人类时表现出适当社交行为的能力;提议的行为发生器的强度将在数据上进行测试。”此外,通过收集和学习更多的交互数据,我们计划扩大社会行为和复杂行动的范围,我们就是展出的机器人。"


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