Роботы - Дмитрий Романофф
Сбор и анализ этих данных позволяют перейти от универсального взаимодействия к персонализированному. Робот, обладающий психометрическим профилем пользователя, может:
1. Адаптировать стиль коммуникации, снижать темп и упрощать язык для тревожного пользователя или, наоборот, переходить к сложным темам с заинтересованным.
2. Предвосхищать эмоциональные потребности и распознавать признаки стресса или подавленности по косвенным признакам через паттерны движения, тон голоса и активность. В результате, робот может предлагать помощь от включения расслабляющей музыки до предложения позвонить родственнику.
3. Строить долгосрочные доверительные отношения, понимая границы комфорта и ценности пользователя, робот может действовать предсказуемо и уважительно, что является основой для принятия технологии.
Хотя эта область считается новой, для оценки психологических аспектов взаимодействия человека и робота уже создан целый арсенал инструментов. Именно в сфере этого взаимодействия и следует искать новые решения — как разработчикам роботов, так и создателям программного обеспечения самого разного назначения включая мобильные приложения. Любой новый сенсор или алгоритм может помочь совершить прорыв, который кратно ускорит развитие технологий и повысит эффективность взаимодействия человека и робота.
Опросники.
Сегодня используются стандартизированные опросники, прошедшие проверку на надёжность и точность измерения. Систематический обзор выявил 27 таких инструментов, предназначенных для оценки отношения людей к социальным и домашним роботам. Они измеряют широкий спектр состояний и установок. Примеры включают шкалу негативного отношения к роботам NARS. Это одна из самых ранних и цитируемых систем, которая оценивает тревогу, связанную с взаимодействием с роботами. Шкала принятия человекообразных роботов HARS и шкала воспринимаемой социальности роботов ПСРС охватывают более широкий спектр отношений, включая положительные и нейтральные аспекты. Анкета интереса к робототехнике RIQ используется, например, для оценки интереса, знаний и эффективности учителей в контексте образовательной робототехники. Эти инструменты важный первый шаг, но у них есть ограничения. Они основаны на отчёте и фиксируют состояние «до» или «после» взаимодействия, а не в реальном времени.
Передовые прототипы работают с состояниями в реальном времени, считывают психофизиологические и поведенческие сигналы для вывода о состоянии человека. Это будущее, которое уже начинает сбываться:
1. Emo от Колумбийского университета США.
Это роботизированная голова, которая не только копирует мимику человека, но и способна предугадать улыбку за 840 миллисекунд, чтобы улыбнуться синхронно с человеком. Это прямой пример предсказания намерения и эмоционального состояния на основе визуальных данных.
2. Helix от Figure AI, США.
Представлена проприетарная система для робота Figure 03. Хотя в релизе акцент сделан на тактильном и визуальном восприятии для манипуляций, архитектура системы заточена под сквозное обучение от восприятия к действию. Такой фундамент позволяет в будущем интегрировать модули для анализа эмоционального состояния человека через тон голоса, скорость речи и выражение лица, что потенциально открывает путь к распознаванию десятков сложных состояний.
3. Психометрическая аналитика в образовании от НИУ ВШЭ, Россия. Хотя это и не прототип робота, но зато передовой пример использования больших данных для анализа «цифрового следа» учащихся. Система автоматически анализирует поведение через просмотры видео и выполнение тестов для оценки вовлеченности, трудности контента и изменения подготовленности. Перенос этой логики на взаимодействие с роботом позволил бы ему непрерывно оценивать и адаптироваться к эмоциональному и когнитивному состоянию пользователя на основе его поведенческих паттернов.
Сегодня мы находимся на стыке технологий. С одной стороны, существует острая необходимость в разработке новых, более строгих и всеобъемлющих психометрических инструментов специально для сферы взаимодействия робота с человеком, а с другой идёт стремительное развитие больших языковых LLM и визуально-языковых моделей VLA как в случае с Figure и OpenAI. Это открывает путь к созданию систем, которые будут учиться понимать человека напрямую, через естественное общение и наблюдение.
Идёт активное слияние опросников с решениями на базе искусственного интеллекта через использование стартового набора данных для обучения нейросетей распознаванию психологических особенностей по поведенческим паттернам. Также популярна мультимодальная интеграция через комбинирование анализа речи по тону и скорости, компьютерного зрения через мимику, позу и данных с носимых устройств через пульс и кожно-гальваническую реакцию для составления целостной картины состояния. Особенно актуальна разработка прозрачных протоколов сбора и использования сверхчувствительных психометрических данных, сбор которых упирается в вопросы доверия и этики. Без решения этих вопросов массовое внедрение будет невозможным.
Психометрические данные — это мост от функциональной синхронизации робота, выполняющего задачу, к эмоциональной и когнитивной синхронизации когда робот понимает контекст и состояние человека. Как появление тачскрина совершило революцию в коммуникации человека и смартфона, сделав её интуитивной, так и внедрение психометрического интерфейса способно вывести взаимодействие с роботом на качественно новый уровень. Это превращает робота из сложного инструмента в чуткого помощника, способного не просто реагировать на команды, а поддерживать, предвосхищать потребности и действовать синхронно с человеком в его повседневной жизни.
Заключение
Возвращаясь к тезису начала книги о том, что не только роботы идут к нам, но и мы движемся к ним. У современного человека наблюдается ограниченность кругозора и среды общения как следствие развития современных технологий. Модель сверхпотребления опирается на простые и эффективные базовые потребности, стимулируя желание потреблять как можно больше и быстрее. Яркие эмоции. Ритм сверхпотребления.
Смартфоны за счёт технологий подняли всё это на высочайший уровень, стимулируя развитие мировой экономики. Выработка простейших базовых рефлексов и связь с центрами удовольствий, стимулирование эмоционального мышления и другие важные составляющие современного смартфона оказали влияние на распространение технологий и массовое внедрение их в повседневную жизнь людей по всему миру.
Роботы, взяв эстафету у смартфонов, могут стать следующим шагом. Вполне возможно, внедрение электротранспорта, дальнейшее развитие смартфонов и децентрализованной энергетики совместно с прорывами в искусственном интеллекте создадут тот самый Моментум, в результате которого роботы станут таким же массовым явлением, как смартфоны сегодня, а человек станет… счастливее! Или нет?
Разворошив осиное гнездо, нельзя просто стоять и смотреть. Да, нужно действовать! Люди разные, но распространение робототехники коснётся каждого. Даже в землянку в лесу сегодня может прилететь дрон. Технологии не стоят на месте. Те, кто не адаптируется к ним, остаются в изоляции на краю цивилизации как аборигены. Только вот к аборигенам в один прекрасный день приходят военные с ружьём и… забирают их в рабство. В истории человечества было уже много таких прецедентов!
Современные технологии трансформируют общество. Разные культуры и религии принимают их по‑разному. Кто‑то с распростёртыми объятиями, кто‑то отторгает до
