Investigacion busca que las interacciones niño-robot sean más naturales

Tarde o temprano, nuestros hijos serán cargados por los robots, así que es natural que Disney, proveedor de los dos robots y productos relacionados con la infancia, quisiera salir adelante en esta tendencia. se hicieron 3 estudios por La división de investigación de la comprensión y la mejora de cómo los niños conversan e interactuar con los robots y otras máquinas razonablemente inteligentes.

Los tres estudios fueron ejecutados a la vez como un todo, con cada parte por separado documentado en los documentos publicados de hoy. Los niños en el estudio (alrededor de 80 de ellos) procedieron a través de una serie de actividades cortas generalmente asociados con la narración y la interacción oral, su progreso cuidadosamente registrada por los experimentadores.

En primer lugar se introdujeron (individualmente a medida que tomaron parte en el experimento, por supuesto) a un robot llamado Piper, que estaba controlado remotamente ( “wizarded”) por un titiritero en otra habitación, pero tenía un conjunto de respuestas registradas que extrajo de para diferentes condiciones experimentales. La idea es que el robot debe usar lo que se conoce para informar lo que dice y cómo lo dice, pero no está claro cómo todo eso debería funcionar, especialmente con los niños. A medida que los investigadores lo hacen.

Como el diálogo humano-robot se enfrenta a los retos de la interacción a largo plazo, la comprensión de cómo utilizar la conversación previa a fomentar un sentido de relación es clave, ya que si los robots recuerda lo que hemos dicho, así como la forma y cuando se exponen a que la memoria, la voluntad contribuir a lo que sentimos por ellos.

Después de decir hola, los niños participaron en una actividad de la narración de colaboración , que fue su propio experimento. Los investigadores describen el razonamiento detrás de esta actividad así:

A pesar de los recientes avances, La IA sigue siendo imperfecta en el reconocimiento de habla de los niños y la comprensión de la semántica del lenguaje natural. reconocimiento de voz imperfecta y la comprensión del lenguaje natural implica que el robot no puede responder a los niños de una manera semánticamente coherente. Con estos factores que impiden, sigue siendo una pregunta abierta si el fluido de colaboración narración niño-robot es factible o es percibida como valiosa por los niños.

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Un experimentador, esencialmente, sentado al lado de un IA para la colaboración teórica, agregó caracteres de una historia que los dos estaban improvisando - en algunos casos, de acuerdo con el contexto de la historia ( “Encontraron un gatito en la cueva”), y en algunos casos al azar ( “Añadir un gatito a la historia”). El objetivo era ver a cual le prestan mas atencion, y cuando cada uno era más factible para una aplicación o dispositivo para utilizar.

Los niños más pequeños y los demás tropezaron cuando se administraron adiciones contextuales, presumiblemente debido a que requiere un poco de pensamiento para comprender e integrar - por lo que es posible ser demasiado sensible al interactuar con ellos.

A la salida de la actividad de la historia, los niños se detendrían por Piper de nuevo, quien les preguntó acerca de su historia, ya sea en forma genérica, de una manera que reconoció un personaje de la historia y de una manera que además añade una cierta sensación a la misma (por ejemplo, “Espero que el gatito que salió de la cueva este bien”). Otra actividad siguió (un juego de colaboración con un robot), después de lo cual una interacción similar se llevó a cabo de manera similar con diferentes respuestas.

Luego vino el tercer experimento , que se resume mejor como “qué pasaría si Dora la exploradora podía oír o contestar tus preguntas?”

Cuando los niños empiezan a ver más programas de televisión en los sistemas que permiten la interacción, tales como tabletas y sistemas de videojuegos, hay diferentes oportunidades para participar... Se realizaron tres estudios para examinar los efectos de los tiempos de respuesta del programa precisos, la repetición de preguntas sin respuesta, y la disponibilidad retroalimentación sobre la probabilidad de respuesta de los niños.

En vez de esperar un par de segundos durante los cuales un niño puede o no decir nada, el espectádpr iba a esperar (hasta 10 segundos) para una respuesta y luego continuar, o impulsarlos a responder de nuevo. Esperando y que provocó un aumento de las tasas de respuesta, sin duda, pero no había mucho de un efecto de retroalimentación cuando se incluyó, por ejemplo señalando una respuesta incorrecta.

Después de hacer esta actividad, los niños que interactuaron con Piper fueron de nuevo puestos a tener otra charla, después se evaluaron los robots en la amabilidad, inteligencia y así sucesivamente.

Lo que los investigadores encontraron con Piper fue que los niños mayores prefieren, y eran más sensibles a las respuestas más parecidos a los humanos desde el robot que recordaba interacciones o las opciones anteriores - lo que sugiere esta función social básica es importante en la construcción de relaciones.

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Todo esto es importante no dejar que los robots en realidad puedan criar a nuestros hijos, pero para hacer todas las interacciones humano-computadora más naturales - sin exagerar, o lo que es espeluznante. Nadie quiere que su Alexa o Google Home pueda decir “le gustaría escuchar la misma lista de reproducción que hizo la semana pasada, cuando se sentía deprimido y cocinar una pizza mientras que esta solo en la casa?” Pero podría!

Los documentos también sugieren que este tipo de trabajo es altamente aplicable en situaciones como terapia del habla, donde los niños a menudo se involucran en juegos de este tipo para mejorar su comprensión o la dicción. Y no es difícil imaginar las aplicaciones más amplias. A más cálidas, más borrosos, de colaboración La IA podría tener muchos beneficios sensibles al contexto, y estos primeros experimentos son sólo el principio de hacer que eso suceda.