Maja Matarić:社交辅助机器人先驱,帮助中风、自闭与痴呆症患者|42问AI与机器人未来

42个AI与机器人大问题之——

「人与AI之间的关系将如何变化?」

9月2日在深圳举办的首届 「Nature Conference - AI与机器人大会」 上,Maja Matarić教授将给出她的答案。

本届大会由腾讯AI Lab携手Nature Research(自然科研)及旗下《自然-机器智能》、《自然-生物医学工程》两本期刊联合举办。大会上将发布 「42个AI与机器人大问题」报告 ,并邀请11位世界知名学者为这些宏大问题给出每个人独特而深刻的理解与答案。在报告中,我们还邀请到Yoshua Bengio、Jürgen Schmidhuber和多位中国院士提供专家见解,也欢迎你参与报告调研。

「42 」源自科幻小说《银河系漫游指南》,是智能计算机「Deep Thought(深思)」经过750万年运算,找到的「关于生命,宇宙及一切问题的终极答案」。我们希望这个有终极目标意涵的42个大问题,能激发对人、AI与机器人未来的长远思考与规划。

下面我们将开启一段旅程,看看想让机器人以社交方式帮助人类的Maja Matarić教授,如何思考人与机器人未来的关系变化。

Maja Matarić是美国南加州大学计算机科学、神经科学和儿科学教授,也是该校交互实验室(Interaction Lab)的创建者和负责人。1994年,Matarić在MIT获得博士学位。在多年的研究工作中,她为多机器人系统协同、机器人导航方面的早期研究做出了非常重要的贡献。

Matarić还是社会辅助型机器人(Socially Assistive Robotics,简称SAR)人机交互研究的开创者。15年来,她率领团队创造通过社交(非物理互动)方式提供个性化治疗和护理的机器人,从而帮助中风患者、患有自闭症谱系障碍的儿童、患有阿尔茨海默症和其它痴呆症的老年人更好地生活。 Science Robotics 杂志曾报道她对机器人社交与医疗自动化分级的长篇文章。

Matarić曾获得2009科学、数学和工程教育杰出贡献总统奖(PAESMEM)及多个学术奖项,入选《洛杉矶时报》2010年「远见者」(Visionaries)名单,并被评为技术和机器人领域25位最具影响力的女性之一。

SAR:自闭症儿童的完美小伙伴

什么是社会辅助型机器人(SAR)?「一般的机器人是让它去做事,而社会辅助型机器人是帮助人类做人类要做的事。在患者的康复训练中我发现,不是人们不知道需要做什么,而是他们缺乏持续的、个性化的支持去做,他们需要的不是体力劳动上的帮助,而是情感、社交层面的辅助。」Matarić率领团队开发的SAR具有身体,但只通过社交方式提供帮助,不会与人类产生肢体接触,以避免安全问题。「神经科学告诉我们,『具身化』是很重要的。相比屏幕来说,有实际身体的宠物或机器人,能对人们起到更大的支持作用。」Matarić说。

据美国疾病控制与预防中心(CDC)2018年统计,每59名美国儿童中,就有一名被诊断为自闭症谱系障碍(ASD)。ASD的特点是多样性发展迟缓、沟通困难以及欠缺社交技能,早期治疗和教育干预至关重要,但是医疗服务成本高企,父母/照料者的时间也很难满足要求。计算机和机器人技术的进步提供了补充此类健康服务的手段。

在过去的15年里,Matarić与团队一直致力于开发SAR机器人为自闭症儿童提供帮助。她说:「由于欠缺社交能力,自闭症儿童少有跟同龄小伙伴玩耍的机会,而不能‘真正’理解人类思想和情感的机器人跟他们的特质相似,于是SAR成为自闭症儿童的完美的陪伴者,并通过技术手段促进他们的社交和认知发展。此外,小孩子们普遍都很喜欢机器人,自闭症儿童拥有的机器人也会增加他们的社交吸引力,吸引其他小孩一同玩乐,从而陪伴他们成长。」

在一个近期项目中(2017-2019年),Matarić团队在17名自闭症儿童的真实家庭中进行了为期一个月的机器人干预实验。他们开发了一种完全自主的SAR系统「Kiwi」,成本低廉,安全性高。互动机器人Kiwi的外观被设计为中性、简单,没有威胁感。LCD(或手机屏幕)上会显示一张与人类相似的动画面孔,表情基于面部动作单元编码系统(FACS),伴随简单的屈身和伸展动作,使交流显得更加自然。

SAR机器人Kiwi正在指导自闭症儿童进行数学游戏

实验中,Kiwi向孩子介绍自己是一名需要帮助才能返回自己星球的太空探索机器人,并让孩子用触摸屏帮它完成各种游戏任务。游戏采用整理月球岩石和星星等太空主题来展示和测试数字概念,并要求儿童识别Kiwi脸上的情绪。Kiwi在游戏过程中会给予积极支持,回答正确时称赞「干得好」,回答不正确时则会提出建设性意见——「答案不太正确,我们可以再试一次。」游戏互动为一对一,但父母或兄弟姐妹也可参与其中,以促进社交技能的发展。在与儿童多次重复交互后,强化学习模型可帮助实现游戏挑战和反馈水平的个性化配置。

Matarić 团队在今年提交给顶级会议IEEE(RO-MAN 2019)上的一篇论文中公布了部分初步结果:尽管自闭症儿童临床表现各异,但绝大多数参与者都与Kiwi建立了积极且舒适的社交关系(被视为与游戏剥离的独立个体),并且数学学习也取得了积极进展,这证明SAR系统能够促进自闭症儿童的自主性和社交参与。

Kiwi内部:3D打印伺服控制器及电线外壳(A)、Pololu HD hightorque伺服系统(B)、可使平台移动六自由度的螺纹杆(C)、机器人电源接口(D)和激光切割平台(E)。

此外,团队还曾在一些相关项目中,围绕SAR的移情模式、多方人机交互、ASD儿童的参与和求助行为模型、模拟ASD儿童学习的情感状态、SAR的情感混合现实建模等方面进行了深入探索。

SAR:中风患者的康复教练

除了帮助自闭症儿童,SAR机器人也可用作中风患者的康复教练。每年全球有超过900万新增中风患者,须与运动障碍和相关的认知缺陷做斗争,其康复训练往往涉及重复枯燥的任务,没有外界支持很难坚持,但在医护资源紧缺的情况下,当前的标准护理量难以充分满足治疗需求。

在临床医生确定康复方案后,Matarić 团队开发的SAR机器人可作为指导和提供干预方法的治疗工具。它可以演示任务,监督用户,以语言或手势等方式反馈、指导和鼓励用户,但不会进行身体接触——其优势不仅在于可以减少安全隐患,而且成本更低,更易扩展使用。想象一下,如果以一台高端笔记本电脑的价格买到SAR机器人,它永远不会累,永远不会不耐烦,能对患者所有情绪做出回应,还能提供个性化的治疗互动。Matarić 团队的研究表明,SAR机器人在中风后急性期的康复中尤为有效,它不会取代人类护理,但可以填补人类护理的空白。

名为Bandit的SAR机器人指导中风患者进行认知训练

除了中风康复训练,Matarić 团队还在开发用于预防阿茨海默症和其他痴呆症神经认知衰退的交互式伴侣机器人。该SAR机器人被叫做Mabu,最初是为了帮助患者坚持服用药物而开发,现已同可穿戴活动监测设备集成在一起,旨在改善轻度认知障碍(MCI)患者的各种生理和心理指标。

不仅是疾病护理,SAR机器人还可以用于帮助老年人坚持进行体育锻炼。如果有人想在训练中偷懒,欺骗机器人或故意「逗」它们玩,机器人会「识破」他们的诡计,激励他们完成锻炼任务。

SAR机器人鼓励老年人锻炼,进行动作示范

另外,缺乏合适陪伴者的人(如独居老人、被社交孤立的人等),也需要更多情感和社交上的满足。「我希望创造能弥补这一缺口的机器人,而并非扩大缺口、或者取代人类。我希望通过机器人将人们聚集在一起。在我们的实验室里,人们通过和机器人、其他人交流,变得更为亲密,也不再那么自私——机器人在社交互动中发挥了类似催化剂的效用。」Matarić 强调,「我希望未来人人都能拥有一个机器人,但并不意味着要排除其他人。」

SAR机器人可通过摄像头和传感器监测独居老人生理和心理情况

Matarić于2016 年联合创立了机器人与AI公司Embodied,致力于开发能为护理和健康带来变革的陪伴机器人,以帮助个人和家庭实现更高质量的生活。在未来,人与机器人之间的关系将如何变化?9月2日,Matarić将在AI与机器人大会上带来她的答案。

|演讲摘要

《自动化 vs.增强:社会辅助型机器人与工作的未来》

Automation vs. Augmentation: Socially Assistive Robotics and the Future of Work

机器人学正在我们身边蓬勃发展。这个领域之前是由自动化体力工作的愿望推动的,现在却正引起人们对未来工作的担忧。但人们更少讨论这对人类健康的影响,尽管这更加重要,因为关于长寿和恢复能力的科学表明有工作的动力对健康而言非常重要。但是,原本为工作自动化而开发的机器人现在提供帮助的方式却不是做任何体力工作,而是在激励和指导我们做自己的工作。这基于来自神经科学和行为科学的证据,即人类行为最能受到具有实际身体的社交智能体的强烈影响,比如机器人。社会辅助型机器人(SAR)领域关注的是开发能通过社交而非物理方式提供辅助的智能型社会交互机器。机器人的实际身体是 SAR 有效性的核心,因为这利用了固有的人类倾向性以让栩栩如生(并不一定类似人类或模仿其它生物)的智能体参与进来。人们很容易将意图、个性和情感归因于机器人;SAR 可利用这种参与感来开发能够监测、激励和维持用户活动以及提升人类的学习能力、训练效果、表现和健康状况的机器人。SAR 的人机交互(HRI)是一个正在发展的涉及多个方面的研究领域,是工程、健康科学、神经科学、社会学和认知科学的交叉领域,商业应用也在迅猛发展。

本演讲将介绍在 SAR 的具身化、建模和引导社交动态、长期适应性和学习方面的研究,涉及的项目涵盖多模态活动数据、建模个性和参与情况、数学形式描述空间的社交使用情况和非语言交流、个性化与用户在几个月时间长度内的交互。SAR 系统已经得到了许多不同用户群体的验证,包括中风患者、患有自闭症谱系障碍的儿童、患有阿尔茨海默氏症和其它形式的痴呆症的老年人。本演讲将涵盖 SAR 的短、中、长期商业应用以及 SAR 研究的发展前沿。

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