Robotkommunikáció

Az Egyetem technológia fakultásához tartozó Számítási, Kommunikációs és Elektronikai Iskolában mesterséges intelligenciát oktató Angelo Cangelosi és kollégái szerint új módszerük egy szép napon könnyebbé teszi a valódi robotok együttműködését is. A kommunikációs eljárást használva jobban alkalmazkodnak a korábban nem ismert kihívásokhoz.

A pszichológiából és kognitív tudományokból a Genovai Egyetemen doktorált, majd több könyvet publikált kutató 1997 óta dolgozik a Plymouth Egyetemen. Szakterülete a nyelvfejlődés számítógépes modellezése, a neurális hálózatok, az ember-computer interakció és a multi-ágens rendszerek.

Virtuális botjai a gördülékenyebb kommunikáció elsajátítása mellett a nyelvészeknek szintén hasznára válhatnak – a modellt tanulmányozva, jobban megérthetik, megfejthetik az emberi nyelvek, természetes nyelvi rendszerek evolúcióját. A botok más szempontból is hasznosak: kiindulási pontok lehetnek a hatékony ember-robot kommunikációhoz fejlesztendő új technológiákhoz.

Tanár és tanítvány

A szimulált masinák felsőteste emberszerű, míg a lábak helyén kerekes alvázak működnek. Egyiküknek az a feladata, hogy az egyszerű feladatok kivitelezésére – tárgyak megfogására, felemelésére, stb. – tanítsa meg a másikat. El kell sajátítania, miként használja a karját, milyen testhelyzetet vegyen fel ahhoz, hogy erőfeszítéseit siker koronázza. A tanító bot szavakkal juttatja a másik tudtára, hogy mit tegyen. A már ismert szavak és mondatok különböző kombinációival társát újak elsajátítására is ösztönzi.

Az alapművelet – cselekedetsor – bemutatásával kezdi, miközben el is mondja, mit művel: „vidd lejjebb a bal vállad!”, „fordítsd ki a könyököd!”, és így tovább. Tanítványának „csak” el kell ismételnie a látottakat. Az oktató újfent eljátssza, és verbálisan kommentálja az egészet. Ezután következnek a bonyolultabb mozgások (tárgyak felemelése, eldobása, stb.) leírását lehetővé tevő szókombinációk. A robotnebuló ezeket csak úgy tudja megvalósítani, ha érti, mi mit jelent, és ismereteit aktívan fel is használja.

Lehetőségek

Cangelosi szerint a jelenlegi beszédfelismerő rendszerek limitált szó- és mondatkészlettel rendelkeznek. Az előre elkészített és a robotok „agyába” feltöltött szótárak nem kapcsolódnak a külvilághoz. Ezért fontos, hogy a gép tapasztalati úton sajátítsa el a szavakat, és különböző cselekedeteket tudjon társítani hozzájuk. Csak így lehetséges, hogy kombinációikat ismerje, s új fogalmakat tanuljon meg.

A szótár legújabb változata száznál több szót tartalmaz, és a kutató kijelentette, hogy a majdani tényleges robotokat hasonló adottságokkal ruházza fel. A lehetséges alkalmazások közül az űrbeli kutatómunkákat emelte ki.

„Színtiszta nyelvészeti utasításokat is használhatunk ahhoz, hogy a robot új feladatokat hajtson végre” – fejtegeti Cangelosi. „Meg fogja érteni őket, mert az alapkoncepciót már ismeri.”

A szakmai közvélemény egyet ért vele, ráadásul a módszert felettébb ígéretesnek tartják. Akárcsak a Plymouth Egyetem szimulációját – még akkor is, ha szimuláció és alkalmazás között óriási a különbség. A kísérlet megmutatta, hogy az elmélet kivitelezhető a gyakorlatban – emeli ki Steven Harnad, a Southampton Egyetem mesterségesintelligencia-kutatója. Sőt, idővel a robotok akár embereknek is megtaníthatják, miként hajtsanak végre új feladatokat.