Дослідник AI Анка Драган про допомогу роботам зрозуміти людей


Коли люди та роботи перетинають шляхи, результати не просто засмучують – автономний автомобіль, скажімо, занадто сором'язливий, щоб повернути ліворуч – вони також можуть бути фатальними. Розглянемо минулорічну краху Uber, в якій алгоритми самоврядування не були кодовані, щоб поступатися несподіваному людському джейвакеру.

На конференції WIRED25 в п'ятницю Анка Драган, професор, що вивчає взаємодію людини і робота в Берліні, розповіла про те, що потрібно для уникнення подібних проблем. Її інтерес полягає в тому, що відбувається, коли роботи закінчуються поза віртуальними світами та широко відкритими тестовими доріжками і починають мати справу з непередбачуваними людьми.

«Виявляється, це справді ускладнює справи», – каже вона.

Питання виходять за рамки простого навчання роботів, щоб поводитися з людьми як з перешкодами, яких слід уникати. Натомість роботам потрібно дати прогнозовану модель поведінки людей. Це непросто; навіть один до одного, люди – це в основному чорні скриньки. Але робота, проведена в лабораторії Драгана, обертається навколо фундаментального розуміння: "Люди не довільні, тому що ми фактично істоти навмисні", – каже вона. Її група розробляє алгоритми, які допомагають роботам визначити наші цілі: ми намагаємось дійти до цієї двері чи пройти автострадою або взяти цей поворот. Звідти робот може почати робити висновки, які дії ви будете робити, і як найкраще уникнути відсікання.

Це така пісня, каже Драган: "Кожен крок, який ви робите; кожен ваш крок"Розкриває ваші бажання та наміри, а також наступні кроки, які ви можете зробити або зробити, щоб дістатися туди.

Тим не менш, іноді роботам і людям неможливо зрозуміти, що робитиме інший далі. Драган наводить приклад водія-робота і людини, який підтягується до перехрестя в той самий точний момент. Як уникнути патова ситуація чи аварії? Одне з потенційних виправлень – навчити роботів соціальному підходу. У Драгана, можливо, трохи повернеться дюйм робочару – сигнал людському водієві, що їм все добре. Це один крок до того, щоб змусити нас грати трохи приємніше.