Роботы учатся узнавать настроение и привычки человека

Исследователи из Университета Бари разработали приложение для социальных роботов, помогающих пожилым людям. Система WoMan позволяет роботу изучать и запоминать типичные действия человека и распознавать его настроение. Робот ведет дневник, в котором описывает деятельность и настроение человека и использует этот дневник для обучения.
Роботы учатся узнавать настроение и привычки человека
Обнимашки. Pepper разработка Aldebaran и Softbank, CeBIT 2016. https://youtu.be/uPdg-9V2YJw

От людей дождаться сочувствия удается не всегда. Может быть, от роботов?

Постепенно в нашу жизнь входят социальные роботы, которые могут взаимодействовать с людьми и помогать им в повседневной жизни. Такие роботы могут быть особенно ценны для помощи пожилым людям, чтобы сделать их более независимыми и благополучными. Но такой робот-помощник должен хорошо понимать, когда человеку хорошо, а когда плохо, помнить его привычки, а, может быть, и причуды.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Исследователи из Университета Бари разработали приложение для социальных роботов, помогающих пожилым людям. Система WoMan (Workflor Management) позволяет роботу изучать и запоминать типичные действия человека и распознавать его настроение.

В качестве реальной модели для системы был использован робот Pepper, один из самых обаятельных социальных роботов.

Daily Diary — дневник, который ведет робот

Робот Pepper с дневников Daily Diary
Робот Pepper с дневником Daily Diary
de Carolis, Ferilli & Macchiarulo.
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Ученые пишут: «WoMan (Workflor Management) будет использоваться в качестве внутреннего модуля приложения Daily Diary, работающего на роботе Pepper, для сбора данных о повседневной деятельности и ее связи с эмоциями и настроением».

Приложение DD можно использовать для сбора аннотаций, описывающих распорядок дня, действия и настроение пользователя. Данные, собранные этим приложением, затем анализируются с помощью модели машинного обучения, чтобы лучше понять, как пользователи себя чувствуют при выполнении различных задач.

Ученые показали, что модель обучения может предсказывать распорядок дня и отношения между действиями и настроением пользователя с высокой точностью. Но тесты только начались.