아이들의 '친구'로서의 로봇 : 사회적, 정서적 능력의 향상 효과

아이들의 ‘친구’로서의 로봇 : 사회적, 정서적 능력의 향상 효과

세상에서 진공청소기만큼 친숙함과 거리가 먼 것도 드뭅니다. 그러나 청소기가 지능화되자마자 상황은 완전히 바뀝니다. 아이 로봇이 로봇 청소기 "룸바"를 출시하는 것과 거의 동시에 자동 청소기의 열광적인 팬 커뮤니티가 탄생했습니다. 이런 식으로 사람들은 좋아하는 룸바의 이름을 짓고, 룸바에 대한 이야기를 하고, 룸바를 입기 시작했습니다. iRobot의 초기 TV 광고 중 일부는 예상치 못한 유대감에 초점을 맞추고 룸바에 대해 마치 인간인 것처럼 이야기하는 사람이 등장했습니다. 먼지를 빨아들이는 것이 유일한 목적인 도구에게는 매우 강한 감정 전달이라고 할 수 있습니다. 그러나 iRobot의 전 CTO 인 Paolo Perjanian은 심리학을 잘 이해하고 있습니다. Perjanian은 "우리가 스스로 움직이는 무언가를 볼 때 유발되는 몇 가지 타고난 감정이 우리 마음속에 있습니다."라고 말합니다. "우리는 스스로 움직이는 것이 자신의 삶과 의식을 가진 생물이라는 것을 경험적으로 알고 있습니다." 그래서 우리는 화성 탐사선의 "죽음"을 애도하고 보스턴 다이내믹스 바이 페드 로봇 "Atlas"가 공중에 착륙하지 못할 때 웃습니다. 우리는 이러한 기계가 코드에 기록된 지침만 따른다는 것을 충분히 이해하고 있지만 필연적으로 "인간 형상"을 그 위에 겹쳐 놓습니다. 로봇에 대한 애착은 이러한 유형의 로봇이 작업을 수행하기 위해 만들어졌고 사람과 연결되도록 설계되지 않았기 때문에 훨씬 더 신비스러워 보입니다. 하지만 인공 기계에 대한 자연스러운 동정심을 사용하여 인간과 연결하는 것이 임무 인 로봇을 만들 수 있다면 어떨까요? 이러한 방식으로 Perjanian은 더 나은 소셜 로봇을 만들기 위해 로봇 연구원 인 마야 마타릭과 2016 년 Embodied를 공동 설립했습니다 (마타릭은 2016 년에 Embodied를 공동 설립하여 University of Southern California에서 연구에 집중했습니다. Embodied에서 은퇴). 그리고 올해 가을 회사 최초의 로봇 '목시'를 출시하기 위해 4 월 말부터 선주문을 받기 시작했습니다. 홈 어시스턴트 로봇 "지보"와 물개 로봇 "파로"와 같은 동반 로봇은 성인과 노인을 위해 설계되었습니다. 반면에 Moxie는 어린이의 사회적, 인지적, 정서적 발달을 촉진하도록 설계되었습니다. 이것은 부모, 교사 및 다른 성인이 일반적으로 자녀에게 가르치는 기술이지만 Perjanian은 많은 가족이 도움이 필요하다는 것을 알게 되었습니다. "연구에 따르면 현대 어린이들은 한 세대 전의 어린이들보다 사회적, 정서적, 의사소통 능력을 개발하는 데 더 느립니다."라고 Perjanian은 말합니다. “원인의 일부는 스마트 폰과 소셜 미디어를 사용하는 “스크린 타임”의 증가이지만 학교 생활의 압력 또한 불안과 우울증을 유발하고 있습니다. 목시를 사용하면 모든 어린이가 개선된 사회적 및 정서적 기술의 혜택을 누릴 수 있습니다. " 원통형의 밝은 파란색 몸통과 눈물 모양의 머리를 가진 Moxie 내부에는 비디오 게임, 애완동물 및 교사가 혼합되어 있습니다. 목시의 주된 목적은 아이들이 게임과 같은 톤 지시 작업을 수행하는 과정에서 기본적인 사회적 기술 (예 : 눈 맞추기)과 인지 능력 (예 : 읽기 이해력)을 향상하도록 돕는 것입니다. 목시는 "더 좋은 친구 사귀는 법 배우기"라는 사명 아래 비밀 연구소에서 파견될 예정입니다. 즉, 아이는 Moxie에게 지시와 명령을 합니다. 로봇을 가르치면서 아이들이 인지적, 정서적, 사회적 능력을 향상할 수 있다는 것이 Perjanian의 생각입니다. 로봇은 인간 교사에게 금방 지칠 수 있는 반복적인 기술 개발 활동에 적합합니다. 로봇은 (아직) 인간의 상호 작용을 완전히 대체할 수는 없지만 이를 지원할 수는 있습니다. 매사추세츠 공과 대학 (MIT) 미디어 랩의 연구 전문가이자 인간-로봇 상호 작용 전문가 인 케이트 달링은 "소셜 로봇이 아이들의 기술 개발을 도울 수 있다는 생각을 뒷받침하는 증거가 있습니다."라고 말합니다. "이것은 여전히 예비 증거이긴 하지만 매우 유망합니다." 실제로 자폐증과 같은 증상이 있는 아이들에게 동반 로봇이 특히 효과적이라는 연구 결과가 많이 축적되었습니다. 예를 들어, 자폐아는 종종 눈 맞춤과 표정을 읽는 데 어려움을 겪으며 감정을 표현하는 로봇으로 연습하면 이러한 기술을 습득하는 데 도움이 될 수 있습니다. 목시는 원래 자폐 스펙트럼 장애가 있는 어린이를 위해 개발되었지만 테스트 중에 궤도를 다시 조정했습니다. "정상적인 신경 기능을 가진 아이를 둔 부모는 이 로봇이 우리 아이에게도 사용될 수 있다고 제안했습니다. 세상에는 아이들의 사회적 및 정서적 기술을 개발하도록 도와줄 필요성이 절실합니다. 그럴 것 같습니다."라고 Perjanian은 말합니다. 그러나 이러한 가능성에도 불구하고 효과적인 동반 로봇을 설계하고 구축하는 것은 매우 어렵습니다. 인디애나 대학교 블루밍턴의 인간-컴퓨터 상호 작용 교수 인 에릭 스토터만에 따르면, 그 이유는 "소셜 로봇에는 명확한 기능이 없기 때문"이라고 합니다. 소셜 로봇은 인간의 친구가 되도록 설계되었지만 인간과의 교제 정도를 쉽게 정량화할 수 없습니다. 이런 이유로 목시는 명확한 임무를 가진 로봇과는 매우 다릅니다. 룸바가 제대로 작동하는지 확인하려면 남은 휴지통을 볼 수 있습니다. 스토터만은 "많은 디자이너들이 명확한 목적을 가진 디자인에서 벗어나자마자 모든 것이 복잡해집니다."라고 말합니다. "디자이너가 알고 싶은 것은 인간이 서로 상호 작용하는 방식이지만 인간은 매우 다양한 복잡한 방식으로 상호 작용하는 방식입니다." 이 문제를 해결하기 위해 Perjanian과 동료들은 인공 지능 (AI)에 크게 의존합니다. Moxie에는 로봇이 자연스러운 대화를 나누고 사용자를 인식하고 눈을 똑바로 볼 수 있도록 기계 학습 알고리즘을 제공하는 많은 마이크와 카메라가 있습니다. 구글의 자동 음성 인식 소프트웨어의 데이터를 제외하고 모든 데이터는 목시의 온보드 프로세서에서 처리됩니다. 아이가 Moxie와 상호 작용할 수 있는 기회가 많을수록 로봇이 아이의 얼굴, 말하기 패턴 및 발달 요구를 인식하게 되면서 더욱 정교해질 것입니다. 목시는 "친절하게"및 "실수"와 같은 특정 주제에 기반한 새로운 콘텐츠로 매주 업데이트됩니다. 그런 다음 Moxie는 어린이에게 주제별 임무를 부여하고 어린이에게 임무와 관련된 경험을 보고하도록 요청합니다. 예를 들어, 사명은 부모를 기쁘게 하는 편지를 쓰거나 새로운 친구를 사귀는 것입니다. Perjanian은 목시를 일상생활에서 사회적 상호 작용을 향상하는 "거점"으로 간주합니다. Perjanian은 "하루 5 시간 게임을 하는 것은 문제이기 때문에 (어린이)가 로봇의 세계에 몰두하는 것을 원하지 않습니다."라고 말합니다. "우리는 아이들이 현실 세계에서 성공하기를 원하므로 로봇은 아이들이 실제 세계에서 임무를 수행하고 결과를 보고하도록 권장합니다." Perjanian은 데이터에 대한 목시의 끝없는 욕구가 로봇 성공의 열쇠라고 말합니다. 데이터는 로봇이 자녀와의 상호 작용을 맞춤화 할 수 있을 뿐만 아니라 부모에게 피드백을 제공하는 데 필수적입니다. "수면"하는 동안 로봇은 하루 동안 상호 작용하는 동안 수집된 데이터를 처리하여 어린이의 읽기 이해력, 언어 능력, 다양한 작업에 소요된 시간과 같은 지표를 측정합니다. 그런 다음 로봇은 부모가 사용하는 앱으로 데이터를 전송합니다. 부모는 자녀의 작업 진행 상황과 목시의 알고리즘에 의해 결정된 사회적, 인지적, 정서적 발달을 볼 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 로봇은 부모에게도 조언할 것입니다. 예를 들어, 목시는 같은 표현이 과도하게 반복되는 것을 발견하면 부모에게 자녀를 언어 치료사의 클리닉에 데려가라고 조언할 수 있습니다. 부모는 인터넷에 연결된 로봇이 자녀에 대한 데이터를 수집할 것이라고 걱정할 수 있습니다. 회사가 자녀의 데이터를 수집하고 사용하는 것을 규제하는 많은 법률이 있습니다. 그러나 일부 연구자들은 소셜 로봇의 확산과 함께 성장하는 사진 및 대화와 같은 대량의 개인 개인 데이터를 처리하기 위한 이러한 법률이 마련되어 있지 않다고 우려합니다. "자신의 데이터 수집과 관련된 위험을 완전히 이해하지 못하는 어린이는 특히 데이터 수집에 취약합니다."라고 Georgia Institute of Technology Center for Ethics and Technology의 부소장 인 제이슨 보렌스타인이 말했습니다. "어린이가 로봇과의 상호 작용에서 어떤 종류의 데이터를 수집할 수 있고 수집해야 하는지 다양한 수준에서 논의해야 하는 것은 사실입니다." 이러한 우려에 대한 대응으로 Embodied는 항상 목시의 개인 정보 보호 및 데이터 보안에 초점을 맞추고 있다고 Perjanian은 설명 합니다. 부모는 자녀가 로봇을 사용할 것이라는 데 동의해야 하며 Moxie가 수집 한 대부분의 데이터는 로봇 내부의 컴퓨터에서 로컬로 처리됩니다. Perjanian은 "로봇에서 이미지가 유출될 가능성은 전혀 없습니다."라고 말합니다. Perjanian에 따르면 인터넷을 통해 음성 데이터만 전송되므로 음성 텍스트 변환 알고리즘을 사용하여 음성에서 문자를 추출할 수 있습니다. 그리고 "수면"중에 Moxie는 그날 수집된 텍스트와 기타 데이터를 분석하고 암호화하여 부모 앱으로 보냅니다. 즉, Embodied조차도 개별 하위 데이터에 액세스 할 수 없습니다. Embodied는 모든 로봇의 집계 및 익명 데이터 만 볼 수 있습니다. 그러나 기술적인 문제를 해결하는 것은 목시를 만드는 과정에서 디자이너가 직면 한 도전의 절반에 불과합니다. 나머지 절반은 로봇에게 말하는 방법을 가르치는 것보다 훨씬 어려운 인간-로봇 상호 작용과 관련된 심리적 장벽을 극복하는 것이었습니다. 사람들은 단순히 자율 기계를 인간의 "대체"라고 생각하지만 로봇이 인간처럼 보일 수 있는 정도가 있습니다. 로봇이 인간처럼 행동하고 너무 많이 보이면 "불편한 협곡"이라는 혐오감을 불러일으킵니다. 그러나 로봇이 사람과 너무 멀리 떨어져 있으면 사용자가 처음에 로봇과 연결을 설정하지 못할 수 있습니다. 로봇 공학자들 사이에서 동반 로봇이 인간처럼 보일 수 있는지에 대한 논쟁이 있습니다. 지금까지 대부분의 로봇 공학자들은 너무 조심해서 인간의 외모 사용을 제한했습니다. 사실 지보나 노인용 ElliQ 같은 로봇은 추상적인 모양을 하고 있으며 인간의 외모와의 유사성은 피카소의 초상화만큼 낮다. 로봇에 부착된 눈과 입은 일반적으로 인간과는 거리가 먼 디스플레이의 정지 이미지 또는 움직이는 이미지입니다. Perjanian과 동료들은 목시에서 이러한 많은 경향에 저항하고 있습니다. 목시의 눈물 모양의 머리는 앞면이 둥글고 애니메이션과 같은 두 개의 큰 눈과 입이 항상 있습니다. 머신 비전을 사용하여 목시는 사용자와 직접 시선을 맞출 수 있습니다. Perjanian은 "로봇에 눈을 붙일 때, 당신은 그것을 소름 끼치지 않게 사용할 책임이 있습니다."라고 말합니다. "아이컨택트는 그것의 큰 부분입니다." 목시는 스스로 움직일 수 없지만 머리를 기울이고 상반신을 앞으로 구부릴 수 있습니다. 대부분의 다른 동반자 로봇과 달리 목시는 대화 내용을 강조하는 데 사용되는 펭귄의 날개처럼 두 손을 가지고 있습니다. 이러한 디자인 요소는 로봇과 사용자 간의 연결을 촉진하기 위해 애니메이션에서 발달 심리학에 이르는 광범위한 분야의 연구를 기반으로 신중하게 선택되었습니다. 룸바와 달리 목시에 대한 모든 것은 체색에서 머리의 알고리즘에 이르기까지 사용자 연결을 촉진하도록 설계되었습니다. 목시가 성공하면 사용자 간의 더 나은 관계를 조성할 수 있습니다.