Nhờ đó, cho phép robot hiểu ý nghĩa của việc giúp đỡ hoặc cản trở lẫn nhau. Đồng thời, robot cũng có thể học cách tự thực hiện các hành vi xã hội này.
Các nhà nghiên cứu cho biết, mô hình của họ tạo ra những tương tác xã hội thực tế và có thể dự đoán được. Việc cho phép robot thể hiện các kỹ năng xã hội có thể dẫn đến những tương tác giữa người và robot “mượt mà” hơn. Ví dụ, robot trong một cơ sở hỗ trợ sinh hoạt có thể sử dụng những khả năng này để mang lại môi trường chăm sóc tốt hơn cho người cao tuổi.
Mô hình mới cũng có thể cho phép các nhà khoa học đo lường định lượng các tương tác xã hội. Đồng thời, giúp các nhà tâm lý học nghiên cứu chứng tự kỷ hoặc phân tích tác dụng của thuốc chống trầm cảm.
“Robot sẽ sớm sống trong thế giới của chúng ta. Chúng thực sự cần học giao tiếp với chúng ta theo cách của con người. Chúng cần hiểu khi nào nên giúp hay có thể ngăn chặn điều gì đó xảy ra”, Boris Katz - nhà nghiên cứu chính, trưởng nhóm InfoLab thuộc Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo (CSAIL), thành viên của Trung tâm Bộ não, Tư duy và Máy móc (CBMM), cho biết.
Để nghiên cứu tương tác xã hội, các nhà khoa học đã tạo ra một môi trường mô phỏng. Đây là nơi robot theo đuổi các mục tiêu vật lý và xã hội khi chúng di chuyển xung quanh một lưới hai chiều.
Trong khi đó, mục tiêu vật lý liên quan đến môi trường. Ví dụ, mục tiêu vật lý của robot có thể là điều hướng đến một cái cây tại một điểm nhất định trên lưới. Mục tiêu xã hội liên quan đến việc đoán xem một robot khác đang cố gắng làm gì và sau đó hành động dựa trên suy luận đó.
Các nhà nghiên cứu sử dụng mô hình để xác định mục tiêu vật lý, xã hội của robot. Robot được thưởng khi có hành động giúp tiến gần hơn đến việc hoàn thành mục tiêu. Thuật toán đưa ra hướng dẫn và quyết định đâu là hành động robot nên thực hiện. Từ đó, giúp robot thực hiện kết hợp các mục tiêu vật lý và xã hội.
“Chúng tôi đã mở ra một khung toán học mới cho cách lập mô hình tương tác xã hội giữa hai tác nhân. Nếu bạn là người máy và muốn đến địa điểm X, còn tôi là một người máy khác và nhận thấy bạn đang cố gắng đến địa điểm X, tôi có thể hợp tác bằng cách giúp bạn đến đó”, đồng tác giả Ravi Tejwani - trợ lý nghiên cứu tại CSAIL, giải thích.
Theo nhóm nghiên cứu, việc kết hợp các mục tiêu vật lý và xã hội của robot là điều quan trọng để tạo ra các tương tác thực tế.
