麻省理工學院研究機器人具更多社交技巧，以協助人類生活各層面
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人們設計機器人的目的是以協助人類為出發點，但是在現實世界中，現今的機器人在社交
技能上非常有限。
麻省理工學院（MIT）的CSAIL電腦科學研究人員，以新的機器學習系統幫助機器人理解和
執行某些社交互動。例如：這項研究可能會改善輔助生活設施中的人機互動，甚至可以幫
助心理學家更好地衡量機器人與人之間的社交互動。
簡單來說，麻省理工學院研究人員現在已將某些社會互動納入機器人的架構，使機器人能
夠理解且相互幫助或阻止，並學會自己執行這些社會行為。在一個模擬環境中，一個機器
人會觀察它的同伴，猜測它要完成什麼任務，然後根據自己的目標幫助或阻止這個機器人
。
為了研究這些互動，研究人員創建了一個模擬的2D環境，允許虛擬機器人同時追求社交和
實體目標。例如：實體目標可能是導航機器人到網格上某個點的樹上，而社交目標則是猜
測另一個機器人正在嘗試做什麼，然後根據這一判斷再採取行動，例如：幫助另一個機器
人給樹澆水。
如果機器人的行為比較接近其目標，將可獲得獎勵。該團隊創建了三種類型的機器人：第
一種只有實體目標；第二種有實體和社交目標，但假設所有機器人都只有實體目標；第三
種假設其他人都有社交和實體目標，因此可以採取更高階的行動，例如與其他機器人聯合
來實現目標。
該團隊為這三種類型的機器人創建了98個不同的場景。此外，有12個人觀看了近200個機
器人互動的影片片段，然後估計實體和社交目標。麻省理工學院發現在大多數情況下，這
些模擬機器人之彼此互動的影片，與人類對每一影片中發生的社會互動的看法是一致的。
研究人員希望這些結果能夠作為一個基準，讓其他機器人能夠進行類似的社交互動。接下
來，他們計劃使用3D創建更複雜的環境，以允許更多類型的互動，如此才能夠真實的反應
出真實的世界。
一旦機器人能夠表現出社交技能，可以使人類與機器人的互動更加順利且產生積極的效果
。例如：輔助生活設施中的機器人，可以利用這些能力來幫助為老年人創造一個更有愛心
的環境。這個新模型還可能使科學家能夠定量地測量社會互動，這可能有助於心理學家研
究自閉症或分析抗憂鬱藥的效果。