随着机器人在越来越多的现实世界中出现，它们能够与人类用户有效合作是非常重要的。除了与人类沟通并协助他们完成日常任务外，机器人自主判断是否需要提供帮助可能也很重要。
富兰克林与马歇尔学院的研究人员最近一直在尝试开发可以提高社会辅助机器人性能的计算工具，让它们能够处理人类给出的交互线索并做出相应的反应。在一篇预先发表在arXiv上并在2021年AI-HRI研讨会上发表的论文中，他们介绍了一种新技术，允许机器人自主检测何时适合它们介入为用户提供帮助。
“我对设计能帮助人们完成日常任务的机器人很感兴趣，比如做饭、学习数学或组装宜家家具。”进行这项研究的杰森·r·威尔逊告诉媒体，“这些并不是要取代那些执行任务的人。相反，我希望机器人能够为人类提供援助，尤其是在我们没有足够人手的情况下。”
威尔逊认为，当机器人帮助人类完成给定的任务时，它应该以一种“尊重”方式来做。换句话说，他认为机器人应该对用户的人性敏感，尊重他们的尊严和自主权。
机器人学家可以通过几种方式在他们的设计中考虑用户的尊严。在他们最近的工作中，威尔逊和他的学生特别关注保护用户的自主权。
威尔逊解释说：“维护人类用户自主权的一种方法是让机器人在提供太多帮助和太少帮助之间找到平衡。我之前的工作已经研究了根据用户需要的帮助量来调整机器人数据的算法。而我们最近的研究集中于预估用户需要多少帮助。”
当人们在某项任务中需要帮助时，他们可以明确地寻求帮助，或者含蓄地表达他们正在努力。例如，他们可以发表诸如“嗯，我不确定”之类的评论，或者通过面部表情或肢体语言表达他们的沮丧。
其他用来表达他们需要帮助的隐性策略包括使用眼神。
威尔逊说：“例如，一个人可能先看一看他们正在做的任务，然后看一看能帮助他们的人，然后再看一看这个任务。”“这种凝视模式被称为确认性凝视，通常用来要求对方看他们正在看的东西，可能是因为他们不确定那是否是正确的。”
他们最近进行的这项研究的主要目标是让机器人以有效的方式自动处理与眼睛注视相关的线索。他们创造的技术可以分析不同类型的线索信息，包括用户的语言和视线。
威尔逊解释说：“我们正在开发的计算模型会自动识别用户的语音并进行分析，以确定他们是否表达了自己想要或需要帮助。与此同时，该系统还会检测到用户的视线，以确定他们是否表现出与需要帮助相关的注视模式。”
与其他增强人机交互的技术相比，这种方法不需要用户随时提供当下特定任务的信息。这意味着它可以很容易地应用于在各种现实环境中操作的机器人，并训练它们处理不同的任务。
虽然威尔逊和他的同事创建的模型可以在不需要特定任务细节的情况下增强用户体验，但开发人员仍然可以提供这些细节来增强其准确性和性能。在最初的测试中，该模型取得了预料中的结果，因此它很快就可以用于改善现有和新开发的社交机器人的性能。
威尔逊说：“我们正在继续探索什么样的交互线索最能让机器人确定用户何时需要帮助以及需要多少帮助。”“我们还没有使用的一种重要的非语言交流形式是情感表达。更具体地说，我们正在分析用户的面部表情，以了解他们何时感到沮丧、无聊、投入或面临挑战。”
（独家编译：科幻世界）
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