감성 지능의 습득, 걷는 동안 인간의 기분을 이해하는 로봇

감성 지능의 습득, 걷는 동안 인간의 기분을 이해하는 로봇

미국 대학의 한 연구팀은 최근 사람들이 걷는 방식에서 "감정"을 감지할 수 있는 기술을 개발했습니다. 이 기술을 탑재 한 로봇은 인간의 감정을 바탕으로 적절한 거리를 이동할 수 있습니다. 이 기술이 발전함에 따라 로봇이 슬픈 사람들에게 다가갈 수 있는 시대가 올 수 있습니다 슬프고 어깨를 내리고 침을 흘리며 방황하는 사람이 있습니다. 화를 내고 주변을 경계하는 사람은 등을 펴고 서두릅니다. 너무 행복해서 주변과 멀어져 거리를 건너 뛰어가는 사람들도 있습니다. 걷는 방법에 관계없이 얼굴 표정과 조합은 필요한 개인 공간의 양을 알려줍니다. 그리고 그러한 힌트를 정확히 읽는 능력은 사회적 동물 인 인간에게 없어서는 안 될 기술입니다. 그리고 이것은 로봇에게 필수적인 기술이 될 수 있습니다. 메릴랜드 대학의 연구원들은 최근 "ProxEmo"라는 알고리즘을 개발했습니다. ProxEmo가 장착된 작은 바퀴 달린 로봇은 인간이 어떻게 걷는지 실시간으로 분석하여 감정을 추론할 수 있습니다. 로봇은 추론된 감정을 바탕으로 인간에게 제공할 개인 공간의 크기를 결정하고 이동 경로를 결정합니다. 이것은 인간 로봇 상호 작용 (HRI)에서 사소한 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 미래에 기계가 충분히 발전하면 기계가 걷는 방식에서 그 사람이 슬프다는 것을 읽고 도움을 청할 수 있습니다. "누군가 슬프거나 곤경에 처하면이 로봇이 다가가서 '오늘 슬퍼 보여, 왜 그래?'라고 물을 수 있습니다."메릴랜드 대학의 로봇 공학 및 인공 지능은 말했다. ProxEmo 개발을 도운 AI 연구원인 Aniquette Bella에 따르면. 걷는 방법을 해석하는 능력은 로봇과 상호 작용하기를 원하지 않는 사람들을 피하는데도 도움이 될 수 있습니다. 슬프고 행복한 사람들과는 달리, 화난 사람이 당신에게 다가갈 때 로봇은 당신과 거리를 두려고 노력해야 합니다. 우선, 이 감정 지능 (EQ) 로봇은 추론된 감정에 따라 행동합니다. 실제로 인간의 마음을 읽을 수는 없습니다. 인간도 자신이 행복한 지, 슬픈 지, 화가 났는지 보더라도 100 % 확신할 수 없습니다. 그러나 사회적 동물로서 인간은 걷는 방식에서 감정에 대한 명확한 힌트를 읽는 법을 배웠습니다. 이것은 이미 화난 사람이 화를 더욱 내지 않도록 하는 능력입니다. 이 시스템을 구축하기 위해 로봇 공학 연구자들은 인간을 조사하기 시작했습니다. 우리는 사람들을 모아서 다른 사람들이 걷는 모습을 보도록 했고, 보행자가 느끼는 감정을 물었습니다. 이 질문에 대한 답은 주관적이지만 연구자들은 다른 사람을 관찰하는 사람들에 대한 주관적인 데이터를 수집하고 그 데이터를 각 사람이 걷는 방식에 대한 데이터와 연관시켰습니다. 하지만 로봇이 어떻게 생겼는지 이해하기 위해서는 주관적인 판단보다는 객관적인 데이터가 필요합니다. 그런 다음 연구원들은 알고리즘을 사용하여 걷는 사람의 영상을 분석하고 목, 어깨, 무릎을 포함하여 16 개의 관절이 있는 골격에 보행자 이미지를 오버레이 했습니다. 다음으로, 인간 연구 참가자는 딥러닝 알고리즘을 사용하여 다른 사람들의 걷는 스타일을 보고 그들의 감정을 골격에 표현된 특정한 걷기 스타일과 연관시켰습니다. 이것으로 새로운 ProxEmo 알고리즘이 완성됩니다. 연구원들은 이 ProxEmo 알고리즘을 카메라가 장착된 귀여운 노란색 4 륜 로봇에 설치했습니다. Clearpath라는 회사에서 개발 한 "Jackal"이라는 로봇입니다. Jackal이 움직일 때 온보드 카메라는 보행자를 관찰하고 ProxEmo는 걷는 방법에 대한 객관적인 지표 인 16 개의 관절 골격으로 보행자를 오버레이 합니다. 알고리즘은 골격이 나타내는 걷기 스타일과 특정 감정 사이의 연결을 학습합니다. 이 방법을 통해 ProxEmo는 보행자의 감정 상태를 추론하고 로봇이 보행자의 개인 공간을 존중할 수 있습니다. 시스템에서 보행자가 화가 난 것으로 판단하면 더 많은 개인 공간을 확보하게 됩니다. 보행자가 행복하다고 판단되면 좁아집니다. 이 개인 공간은 완벽한 구체가 아니라 타원과 같은 직사각형입니다. "인간 앞에는 많은 공간이 있고 측면에는 약간의 공간이 있으며 뒤에는 적은 공간이 있습니다."라고 Bella는 설명합니다. 로봇이 정면에서 사람에게 접근할 때 전면에 많은 공간을 확보해야 합니다. 반면에 사람이 지나갈 때나 로봇이 사람의 뒤를 지나 원래의 코스로 돌아갈 때는 많은 공간을 확보할 필요가 없습니다. 그러나 로봇은 실험 환경에서 걷는 사람들로부터 추출한 깨끗한 데이터로 훈련된다는 점에 유의해야 합니다. 즉, 이 환경에서는 모든 보행자의 사지를 항상 볼 수 있습니다. 그러나 실제 세계에서는 팔다리가 항상 보이는 것은 아닙니다. 따라서 로봇을 혼란스러운 세계에 적응시키기 위해 연구원들은 약간의 혼란스러운 상황을 "노이즈"의 형태로 통합해야 했습니다. 여기서 소음은 소리에 관한 것이 아니라 사람의 옷이나 손에 들고 가려질 수 있는 것과 같은 변수를 다루는 훈련에 관한 것입니다. "소음을 추가해도 감정이 바뀌지 않습니다. 그래서 우리는 다른 유형의 변수를 추가하고 잠시 관찰하도록 하는 시스템을 훈련하여 한 손도 보지 않고도 이해할 수 있도록 했습니다."라고 Bella는 설명합니다. 앞으로 ProxEmo는 더 복잡한 감성 지능을 구축하기 위해 얼굴 표정을 읽는 다른 시스템과 결합될 수 있습니다. 이렇게 하면 다른 사람에게 접촉할 것인지 아니면 더 많은(넓은) 개인 공간을 제공할 것인지를 올바르게 결정할 가능성이 높아집니다. 로봇이 인간이나 로봇 자신을 해치지 않고 사람들 사이를 돌아다닐 수 있도록 하려면 로봇이 이러한 뉘앙스를 포착하는 능력을 극적으로 개선해야 합니다. "로봇의 비정상적인 움직임은 인간을 불편하게 할 뿐만 아니라 예측할 수 없는 충돌을 일으킬 수도 있습니다."라고 Massachusetts Institute of Technology의 컴퓨터 과학자 인 Dina Katabi는 말했습니다. 말한다. Katabi는 ProxEmo 연구에 참여하지 않았습니다. "예를 들어 로봇이 사람과 너무 가까워서 불편 함을 유발하는 상황을 피할 수 있다면 도움이 될 것입니다." 결국 고성능 로봇을 "값만 비싸고 불쾌함을 유발하는 사람"으로 바꾸는 것은 의미가 없을 것이기 때문입니다.