Robots die cognitieve tests doorstaan, zoals zichzelf herkennen in een spiegel en geprogrammeerd worden met een menselijk gevoel voor tijd, laten zien hoe machines worden gevormd om een ​​groter deel van ons dagelijks leven te worden.

in 2016, voor de eerste keer ooit, het aantal robots in huizen, het leger, winkels en ziekenhuizen overtroffen die in de industrie. In plaats van geconcentreerd te zijn in fabrieken, robots zijn een groeiende aanwezigheid in de huizen en levens van mensen - een trend die waarschijnlijk zal toenemen naarmate ze geavanceerder en 'bewuster' worden.

"Als we de robot uit een fabriek en in een huis halen, wij willen veiligheid, " zei Dr. Pablo Lanillos, een assistent-professor aan de Radboud Universiteit in Nederland.

En om machines veilig te laten communiceren met mensen, ze moeten meer op mensen lijken, experts zoals Dr. Lanillos zeggen.

Hij heeft een algoritme ontworpen waarmee robots zichzelf kunnen herkennen, op een vergelijkbare manier als mensen.

Een belangrijk onderscheid tussen mensen en robots is dat onze zintuigen defect zijn, misleidende informatie in onze hersenen invoeren. "We hebben echt onnauwkeurige proprioceptie (bewustzijn van de positie en beweging van ons lichaam). Bijvoorbeeld, onze spieren hebben sensoren die niet nauwkeurig zijn in vergelijking met robots, die zeer nauwkeurige sensoren hebben, " hij zei.

Het menselijk brein gebruikt deze onnauwkeurige informatie om onze bewegingen en ons begrip van de wereld te sturen.

Robots zijn niet gewend om op dezelfde manier met onzekerheid om te gaan.

"In echte situaties er zijn fouten, verschillen tussen de wereld en het model van de wereld die de robot heeft, " Dr. Lanillos zei. "Het probleem dat we hebben met robots is dat wanneer je een voorwaarde verandert, de robot begint te falen."

Op de leeftijd van twee, mensen kunnen het verschil zien tussen hun lichaam en andere objecten in de wereld. Maar deze berekening die een twee jaar oud menselijk brein kan doen, is erg ingewikkeld voor een machine en maakt het moeilijk voor hen om door de wereld te navigeren.

Herkennen

Het algoritme dat Dr. Lanillos en collega's ontwikkelden in een project genaamd SELFCEPTION, stelt drie verschillende robots in staat om hun 'lichamen' te onderscheiden van andere objecten.

Hun testrobots omvatten een robot bestaande uit armen bedekt met een voelbare huid, een ander met bekende sensorische onnauwkeurigheden, en een commercieel model. Ze wilden zien hoe de robots zouden reageren, gezien hun verschillende manieren om 'zintuiglijke' informatie te verzamelen.

Een test die de door algoritmen ondersteunde robots hebben doorstaan, was de rubberen handillusie, oorspronkelijk gebruikt op mensen. "We leggen je een plastic hand voor, bedek je echte hand, en begin dan je bedekte hand te stimuleren en de nephand die je kunt zien, ' zei dokter Lanillos.

Binnen enkele minuten, mensen beginnen te denken dat de nephand hun hand is.

Het doel was om een ​​robot te misleiden met dezelfde illusie die mensen verwart. Dit is een maatstaf voor hoe goed meerdere sensoren zijn geïntegreerd en hoe de robot zich kan aanpassen aan situaties. Dr. Lanillos en zijn collega's lieten een robot de nephand ervaren als zijn hand, vergelijkbaar met de manier waarop een menselijk brein zou doen.

De tweede test was de spiegeltest, die oorspronkelijk werd voorgesteld door primatologen. Bij deze oefening wordt er wordt een rode stip op het voorhoofd van een dier of persoon gezet, dan kijken ze naar zichzelf in een spiegel. mensen, en sommige dieren zoals apen, probeer de rode stip van hun gezicht te wrijven in plaats van van de spiegel.

De test is een manier om te bepalen hoe zelfbewust een dier of persoon is. Mensenkinderen slagen meestal voor de test op hun tweede verjaardag.

Het team trainde een robot om zichzelf in de spiegel te 'herkennen' door de beweging van ledematen in de reflectie te verbinden met zijn eigen ledematen. Nu proberen ze een robot de rode stip weg te laten wrijven.

De volgende stap in dit onderzoek is om meer sensoren in de robot te integreren - en de informatie die hij berekent - te vergroten om zijn perceptie van de wereld te verbeteren. Een mens heeft alleen al zo'n 130 miljoen receptoren in zijn netvlies, en 3, 000 aanraakreceptoren in elke vingertop, zegt dr. Lanillos. Omgaan met grote hoeveelheden data is een van de cruciale uitdagingen in robotica. "Het oplossen van hoe al deze informatie op een zinvolle manier te combineren, zal het lichaamsbewustzijn en het begrip van de wereld verbeteren, " hij zei.

Door de manier waarop robots tijd waarnemen te verbeteren, kunnen ze ook op een meer menselijke manier werken. waardoor ze gemakkelijker kunnen integreren in het leven van mensen. Dit is vooral belangrijk voor assistentierobots, die met mensen zullen communiceren en met hen moeten samenwerken om taken te bereiken. Deze omvatten servicerobots die zijn voorgesteld als een manier om voor ouderen te zorgen.

'(Mensen') gedrag, onze interactie met de wereld, hangt af van onze perceptie van tijd, " zei Anil Seth, co-directeur van het Sackler Center for Consciousness Science aan de Universiteit van Sussex, VK. "Een goed gevoel voor tijd hebben is belangrijk voor elk complex gedrag."

Besef van tijd

Prof. Seth werkte mee aan een project genaamd TimeStorm dat onderzocht hoe mensen tijd waarnemen, en hoe deze kennis te gebruiken om machines een gevoel van tijd te geven, te.

Het plaatsen van een klok in een robot zou hen geen tijdelijk bewustzijn geven, volgens prof. Seth. "Mensen - of dieren - nemen de tijd niet waar door een klok in ons hoofd te hebben, " zei hij. Er zijn vooroordelen en vervormingen in hoe mensen tijd waarnemen, hij zegt.

Warrick Roseboom, een cognitief wetenschapper ook aan de Universiteit van Sussex die de leiding had over de TimeStorm-inspanningen van de universiteit, creëerde een reeks experimenten om te kwantificeren hoe mensen het verstrijken van de tijd ervaren.

"We vroegen mensen om verschillende video's van enkele seconden tot ongeveer een minuut te bekijken en ons te vertellen hoe lang ze dachten dat de video was, " zei Roseboom. De video's waren first-person perspectieven van alledaagse taken, zoals rondlopen op de campus of in een café zitten. Onderwerpen ervaren tijd anders dan de werkelijke duur, afhankelijk van hoe druk de scène was.

Met behulp van deze informatie, de onderzoekers bouwden een systeem op basis van deep learning dat de perceptie van de mensen over de videoduur zou kunnen nabootsen. "Het werkte heel goed, " zei Prof. Seth. "En we waren in staat om vrij nauwkeurig te voorspellen hoe mensen de duur in ons systeem zouden waarnemen."

Een belangrijk aandachtspunt van het project was het onderzoeken en demonstreren van machines en mensen die naast elkaar werken met dezelfde tijdsverwachtingen.

Dit deden de onderzoekers door robots te demonstreren die assisteren bij het bereiden van maaltijden, zoals het serveren van voedsel volgens de voorkeuren van mensen, iets dat een begrip van de menselijke tijdperceptie vereist, plannen en onthouden wat er al is gedaan.

Het vervolgproject van TimeStorm, streven, ontwikkelde software waarmee bedrijven robots met tijdsbesef kunnen programmeren voor toepassingen als het bereiden van maaltijden en het afruimen van tafels.

In de afgelopen 10 jaar, het gebied van robotbewustzijn heeft aanzienlijke vooruitgang geboekt, Dr. Lanillos zegt, en het volgende decennium zal nog meer vooruitgang zien, met robots die steeds meer zelfbewust worden.

"Ik zeg niet dat de robot zo bewust zal zijn als een mens zich bewust is, op een reflexieve manier, maar het zal zijn lichaam aan de wereld kunnen aanpassen."