Saeid Amiri al lavoro sul sistema di dialogo.
Ricercatori della SUNY Binghamton, La Cleveland State University e l'Università di Washington hanno recentemente sviluppato un nuovo sistema di dialogo che potrebbe migliorare le interazioni uomo-robot. Questo sistema, presentato in un articolo pre-pubblicato su arXiv, è progettato per imparare continuamente dalle sue esperienze di dialogo, aumentando nel tempo la sua base di conoscenze e le sue capacità linguistiche.
"Negli ultimi anni, molte aziende e istituti di ricerca hanno iniziato a pensare di progettare e utilizzare robot in ambienti interni per varie applicazioni, "Saeid Amiri, uno dei ricercatori che ha condotto lo studio, ha detto a TechXplore. "Per un robot in un ambiente abitato dall'uomo, la capacità di usare il linguaggio naturale per comunicare con gli umani è di cruciale importanza. Però, ci sono alcune sfide nel raggiungere questo obiettivo. Uno è che il linguaggio potrebbe essere ambiguo, anche in una conversazione uomo-uomo. In secondo luogo, a differenza degli umani, la conoscenza di un robot dell'ambiente circostante (ad es. oggetti e le persone che lo circondano) è piuttosto limitato."
Nel loro studio, Amiri e i suoi colleghi hanno deciso di affrontare i limiti di molti sistemi di dialogo esistenti sviluppando un sistema in grado di imparare dal suo ambiente e quindi perfezionare le sue capacità nel tempo. Il loro obiettivo generale era quello di consentire ai robot di completare un'attività con successo, come consegnare un pacco, allo stesso tempo acquisendo nuovi concetti sull'ambiente circostante.
"Nella comunicazione uomo-robot, se un umano si riferisce a qualche oggetto sconosciuto, il robot avrà spesso difficoltà a capirlo, " ha detto Amiri. "Per affrontare questo problema, abbiamo avuto l'idea di un sistema di dialogo che pone domande di chiarimento (ad es. Devo consegnare un pacco? Questa consegna è per Bob?) una volta che l'essere umano gli assegna un compito. Tali domande aiutano il robot a rendersi conto che deve imparare nuove parole".
Il sistema di dialogo sviluppato da Amiri e dai suoi colleghi ha quattro componenti principali:una componente di comprensione del linguaggio, un manager del dialogo, un gestore della conoscenza e uno strumento di generazione del linguaggio. Il componente di comprensione del linguaggio analizza le frasi pronunciate dagli umani in rappresentazioni formali e poi le invia al robot. Quando il sistema di dialogo viene applicato a un'attività di consegna, ad esempio, come quello su cui i ricercatori si sono concentrati nei loro esperimenti, la componente di comprensione della lingua consente al sistema di identificare gli elementi menzionati dagli utenti umani o le informazioni relative al destinatario di un pacco.
Il componente del gestore del dialogo, d'altra parte, decide quali domande il robot dovrebbe porre agli utenti umani se non ha afferrato completamente le istruzioni o le frasi. Sulla base della risposta di un utente a queste domande, il robot aggiorna il suo grado di certezza sul significato dei concetti a cui l'utente fa riferimento.
Successivamente, il componente di gestione della conoscenza del sistema di dialogo determina se il robot deve apprendere o meno un nuovo concetto. Se un robot conosce già tutti i concetti chiave descritti da un utente, ad esempio, non ha senso che impari parole aggiuntive o non necessarie.
Finalmente, il componente di generazione del linguaggio consente al robot di produrre risposte e rispondere direttamente agli utenti. Nel loro studio, Amiri e i suoi colleghi hanno deciso di mantenere questo componente il più semplice possibile, e quindi utilizzato una serie di semplici, testi predefiniti.
Una panoramica del sistema di dialogo sviluppato da Amiri e dai suoi colleghi.
I ricercatori hanno valutato il loro sistema sia in simulazioni che in esperimenti che coinvolgono partecipanti umani, reclutati tramite Amazon Mechanical Turk e altre piattaforme. I loro risultati sono stati molto promettenti, con il loro sistema che supera gli altri agenti di dialogo nelle interazioni uomo-robot, sia in termini di efficienza che di precisione. Nei loro test, il sistema ha raggiunto una buona comprensione delle richieste degli utenti aggiornando continuamente le proprie conoscenze e capacità linguistiche nel tempo.
"Durante il nostro studio, abbiamo chiesto ad alcuni partecipanti umani di utilizzare il nostro robot e il robot è stato in grado di aumentare la sua conoscenza attraverso il dialogo con gli utenti, " ha detto Amiri. "Un robot che ha la capacità di sapere quando apprendere nuove conoscenze da solo è stato un grande risultato. Ciò significherebbe che puoi fondamentalmente possedere un robot che apprende in modo incrementale nuovi concetti attraverso l'interazione e il dialogo con gli umani".
Nel futuro, il sistema di dialogo sviluppato da Amiri e dai suoi colleghi potrebbe essere utilizzato per migliorare le capacità di interazione sia dei robot esistenti che di quelli nuovi. Nel frattempo, i ricercatori intendono continuare a lavorare sul loro sistema per migliorarne ulteriormente le prestazioni, efficacia, e applicabilità.
"Sebbene abbiamo raggiunto il nostro obiettivo in questa ricerca, c'è ancora molta strada per far sì che il robot agisca in modo naturale come un essere umano, " Disse Amiri. "Ora vorrei migliorare il nostro sistema di dialogo in modo che un robot parli un numero inferiore di volte, altrimenti gli umani potrebbero sentirsi frustrati e perdere la fiducia nel robot. Anche, se un essere umano usa un linguaggio casuale nella comunicazione, il robot potrebbe attualmente avere difficoltà a comprendere la sua richiesta, che è qualcos'altro su cui vorrei lavorare."
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