机器人技术情感感知机器人的技术探索与应用计算机科学家De’Aira Bryant最近完成了她在某机构的第二次实习期间她致力于研究一种估算图像中面部表情的新方法。迪艾拉·布莱恩特在南卡罗来纳州埃斯蒂尔长大最初她并未意识到自己对计算机科学的兴趣直到她的母亲说服她探索这个领域。母亲指出计算机科学家不仅职业前景良好还能从事有趣的工作。在进入南卡罗来纳大学攻读计算机科学专业的第一个班级时她意识到自己并不真正了解计算机科学的内涵。在经历了最初的冲击后布莱恩特开始茁壮成长。事实证明她母亲是对的。如今她是佐治亚理工学院的四年级计算机科学博士生其研究重点是将机器人技术应用于医疗保健和康复领域。让机器人跳舞和表演在第一节课后布莱恩特立即被助教邀请到辅助机器人与技术实验室实习。她从事的工作是为那些没有计算机科学课程的学校里的孩子们设计系统利用机器人作为一种参与和接触技术的方式。起初她会为研究准备好机器人带到实地观察孩子们与它们的互动。后来她参加了速成班学习如何编程。直到亲眼看到机器人在现实世界中的应用她才真正对机器人技术产生了兴趣。看到它们实际运行的景象让她渴望学习如何让它们工作。作为一名本科生她开始为这些机器人编写简短的舞蹈动作程序并将视频发布到社交媒体上这激发了许多关注她的孩子们的好奇心。她认为这是一种吸引更多人关注计算机科学的有趣方式。主要研究与应用布莱恩特对改变计算机科学的教授方式抱有浓厚兴趣。从文化相关性的角度来看许多教授这些概念的方式可能与很多学生尤其是来自少数群体背景的学生脱节。目前她在佐治亚理工学院的主要研究聚焦于机器人技术在运动及认知障碍儿童康复中的应用。这项研究将她吸引至此如今他们拥有更多机器人和资源并与亚特兰大的康复治疗中心建立了联系得以在这些场所开展工作。布莱恩特依然运用着她在舞蹈机器人项目中积累的专业知识。2019年当某影视公司在佐治亚理工学院校园拍摄电影《超级智能》并希望加入酷炫的未来机器人场景时她的导师推荐她承担这项工作。她有两周时间准备。到达拍摄现场后由于剧本更改她不得不在现场重做编程工作。她进行了实时编程电影剧组成员对此感到非常兴奋。她还有机会见到了电影主演并教她的孩子们如何让机器人移动。在某机构的实习经历布莱恩特在2019年的一个奖学金会议上结识了某机构的机器学习技术布道者Nashlie Sephus。Sephus专注于人工智能的公平性和识别偏见这正是布莱恩特开始探索的领域。她申请了2020年的暑期实习并成功加入Sephus的团队。在布莱恩特的第一次实习期间她参与了对图像面部表情估算服务的偏见审计工作这是学术界和工业界一个活跃的研究领域。在佐治亚理工学院的机器人医疗保健研究中机器人利用情感估计来帮助识别正在治疗的患者的感受从而决定下一步该做什么或说什么。今年夏天在她的第二次实习期间布莱恩特研究了如何潜在地改进估算人脸所表达情感的方式。该机构内关于情感估算的其他研究涉及对人脸物理外观进行判断而非判断人内心的情感状态。目前研究人员训练这类估算模型通常采用的方法是标注大量人脸图像。每张图像被标记为一种单一的情感——快乐、悲伤、惊讶、厌恶或愤怒。“我们发现很多人在解读某些面孔的表情时存在分歧。通常如果一张面孔让太多人对它所表达的情感产生分歧我们就会将其从数据集中剔除。我们认为这不是教授模型理解情感的好方法”布莱恩特说。她认为这也许恰恰是系统应该学习的。“我们应该像教授它确信无疑的事物一样教授它识别模糊性。”为此她所在的团队探索了一种新方法让参与者对每张图像的一系列情感进行评分而不是用单一情感进行标记。“我们不是剔除这些图像而是将其建模成一个分布告诉我们大多数人认为这张图像是快乐的但也有相当一部分人认为它是惊讶的。”即使在实习结束后布莱恩特仍在与她的团队合作撰写论文以描述过去两个夏天完成的部分工作。机器人应该是什么样子布莱恩特的另一个研究领域是理解人们如何根据机器人的感知能力来构想其形象。关于开发人形机器人是否合适机器人领域一直存在争论。争议的焦点之一在于制造和部署人形机器人的成本高昂。布莱恩特与佐治亚理工学院那些对能够感知情感的机器人感兴趣的同事们一起设计了一项实验以调查人们如何根据机器人的能力来想象其外观。该研究的参与者在遵循一套规则的专家人工智能系统的协助下完成一项情感标注活动。参与者被告知“有一款机器人可利用其新开发的计算机视觉算法协助您完成每项任务。”但研究人员没有告诉他们机器人长什么样。机器人的预测结果通过文本形式提供。研究结束时参与者被要求描述他们脑海中构想出的机器人形象。结果显示一半的参与者想象出的机器人具有类人特征。这项研究描述于《概念具身化对青少年情感分类任务中人机信任度的影响》一文中旨在调查当机器人的具身形式留给用户自己去构想时影响人机信任度的因素。布莱恩特表示该研究的贡献之一是提出了一种方法试图衡量人类如何根据机器人能做什么来期望它的外观。另一项贡献是证明了根据机器人的功能让其呈现出特定外观可能是有益的。研究发现那些将机器人想象成具有类人特征的参与者其报告的信任度水平高于那些没有这样想象的参与者。“对于那些具有情感感知能力的机器人来说如果我们未能满足大多数人的期望那么我们可能已经失去了部分我们意图达成的效果”布莱恩特说。“人们期望能够感知情感的机器人是像人一样的如果我们不这样设计机器人人们可能就不太愿意依赖它。”未来职业规划布莱恩特表示她的长期职业规划在不断变化。她曾立志成为一名教授但在某机构的经历让她对行业研究有了全新的认识。她最初以为实习就是接受一个项目、一些任务和截止日期自己不会有太多发言权。但实际上她确实有很大的发言权。他们对她在佐治亚理工学院的研究很感兴趣希望了解更多并努力让实习经历个性化。FINISHED更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号办公AI智能小助手或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号网络安全技术点滴分享