麻省理工学院研究机器人具更多社交技巧，以协助人类生活各层面
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人们设计机器人的目的是以协助人类为出发点，但是在现实世界中，现今的机器人在社交
技能上非常有限。
麻省理工学院（MIT）的CSAIL电脑科学研究人员，以新的机器学习系统帮助机器人理解和
执行某些社交互动。例如：这项研究可能会改善辅助生活设施中的人机互动，甚至可以帮
助心理学家更好地衡量机器人与人之间的社交互动。
简单来说，麻省理工学院研究人员现在已将某些社会互动纳入机器人的架构，使机器人能
够理解且相互帮助或阻止，并学会自己执行这些社会行为。在一个模拟环境中，一个机器
人会观察它的同伴，猜测它要完成什么任务，然后根据自己的目标帮助或阻止这个机器人
。
为了研究这些互动，研究人员创建了一个模拟的2D环境，允许虚拟机器人同时追求社交和
实体目标。例如：实体目标可能是导航机器人到网格上某个点的树上，而社交目标则是猜
测另一个机器人正在尝试做什么，然后根据这一判断再采取行动，例如：帮助另一个机器
人给树浇水。
如果机器人的行为比较接近其目标，将可获得奖励。该团队创建了三种类型的机器人：第
一种只有实体目标；第二种有实体和社交目标，但假设所有机器人都只有实体目标；第三
种假设其他人都有社交和实体目标，因此可以采取更高阶的行动，例如与其他机器人联合
来实现目标。
该团队为这三种类型的机器人创建了98个不同的场景。此外，有12个人观看了近200个机
器人互动的影片片段，然后估计实体和社交目标。麻省理工学院发现在大多数情况下，这
些模拟机器人之彼此互动的影片，与人类对每一影片中发生的社会互动的看法是一致的。
研究人员希望这些结果能够作为一个基准，让其他机器人能够进行类似的社交互动。接下
来，他们计划使用3D创建更复杂的环境，以允许更多类型的互动，如此才能够真实的反应
出真实的世界。
一旦机器人能够表现出社交技能，可以使人类与机器人的互动更加顺利且产生积极的效果
。例如：辅助生活设施中的机器人，可以利用这些能力来帮助为老年人创造一个更有爱心
的环境。这个新模型还可能使科学家能够定量地测量社会互动，这可能有助于心理学家研
究自闭症或分析抗忧郁药的效果。