PAMoR: Parameterized Affective Motion Generation in Real Time for Humanoid Robots
يقدم البحث نظام PAMoR، وهو نظام يعمل في الوقت الفعلي للروبوتات البشرية يقوم بتمثيل الحركة العاطفية كمياً باستخدام إحداثيات التكافؤ-الاستثارة المستمدة من الكينماتيكا، مما يتيح توليد حركات كاملة الجسم تعبيرية تنقل المشاعر المأمور بها بدقة مع الحفاظ على دقة عالية في الأداء.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
في المساحات المزدحمة من حياتنا اليومية، من مراكز التسوق إلى مسارح الحفلات الموسيقية، بدأت الروبوتات تتحرك بيننا. نحن لا نراقبها فقط لنرى ما إذا كان بإمكانها رفع صندوق أو عبور غرفة؛ بل نراقبها لنرى كيف تشعر. البشر مبرمجون فطرياً على قراءة العاطفة في الحركة. فالكتف المنحني يوحي بالحزن، بينما توحي الخطوة الوثابة بالبهجة. هذه لغة الجسد التي نفهمها دون كلمات، وهي مهارة نستخدمها باستمرار عند التفاعل مع الآخرين. ولكن لكي يتحدث الروبوت هذه اللغة، يجب عليه أن يفعل أكثر من مجرد أداء مهمة؛ يجب عليه أداء تلك المهمة بنبرة عاطفية محددة. وحتى الآن، كان تعليم الآلة القيام بذلك أمراً صعباً. فمعظم الأنظمة التي تنشئ حركة عاطفية للشخصيات الرقمية تعتمد على ممثلين بشريين لتوفير فيديو مرجعي أو تسمية بسيطة مثل "سعيد". هذه الأساليب جامدة؛ إذ لا يمكن تعديل التسمية لجعل الحركة أكثر حماساً قليلاً أو أقل توتراً قليلاً، كما أن الفيديو المرجعي يكون مقيداً في زمن معين، وغير قادر على تغيير مزاجه أثناء العمل. علاوة على على ذلك، عندما تُنقل هذه الحركات الرقمية إلى روبوت مادي، فإن العملية غالباً ما تشوه المشاعر التي كان من المفترض أن تنقلها، مما يؤدي إلى فقدان التحولات الدقيقة في السرعة والوضعية التي تحمل العاطفة.
لقد طور فريق من الباحثين طريقة جديدة لحل هذه المشكلة، حيث أنشأوا نظاماً يسمح للروبوت المادي بتوليد حركة عاطفية في الوقت الفعلي، مع القدرة على ضبط مزاجه أثناء حركته. وقد أطلقوا على إطار عملهم اسم PAMoR. وبدلاً من الاعتماد على التسميات البشرية أو الفيديوهات المسجلة مسبقاً، يعامل النظام العاطفة كمجموعة من الكميات الفيزيائية القابلة للقياس. فهو يستخدم نموذجاً نفسياً يُعرف باسم "مستوى التكافؤ والاستثارة" (valence-arousal plane)، والذي يربط المشاعر بمقياسين بسيطين. المقياس الأول هو "التكافؤ" (valence)، ويقيس مدى إيجابية أو سلبية الشعور، ويتراوح من الحزن إلى السعادة. أما المقياس الثاني فهو "الاستثارة" (arousal)، ويقيس مدى نشاط أو هدوء الشعور، ويتراوح من الملل إلى الحماس. واكتشف الباحثون أنه يمكنهم حساب هذين الرقمين مباشرة من حركات جسم الروبوت نفسه. ووجدوا أن الشعور الإيجابي السعيد يتوافق مع وضعية جسد منفتحة ومتوسعة، بينما يتوافق الشعور السلبي مع وضعية منكمشة ومنطوية. وبالمثل، تشير الطاقة والسرعة العاليتان إلى استثارة عالية، بينما تشير الحركات البطيئة والهادئة إلى استثارة منخفضة. ومن خلال تحويل هذه الملاحظات الفيزيائية إلى صيغة رياضية، يمكن للنظام تصنيف كل حركة يراها بإحداثيات عاطفية دقيقة، دون الحاجة إلى مراقب بشري يشاهدها ويكتبها.
قام الباحثون ببناء روبوت قادر على استخدام هذا النظام على آلة بشرية الشكل مكونة من 29 مفصلاً تسمى Unitree G1. صُمم عقل الروبوت ليستمع إلى ثلاث تعليمات مختلفة في آن واحد. إحدى التعليمات تخبره بالفعل الذي يجب أن يؤديه، مثل المشي أو اللكم. والتعليمتان الأخريان تخبرانه بكيفية أداء هذا الفعل من خلال ضبط أرقام التكافؤ والاستثارة. ولجعل هذا العمل يسير دون أن تختلط التعليمات مع بعضها البعض، يستخدم النظام طريقة خاصة حيث يدمج ثلاثة نماذج تعلم منفصلة. يتعلم أحد النماذج الفعل، بينما يتعلم النموذجان الآخران كيفية تشكيل ذلك الفعل بنبرات عاطفية مختلفة. وفي كل خطوة من خطوات توليد الحركة، تعمل هذه النماذج معاً لإنتاج حركة تناسب الأمر. وهذا يسمح للروبوت بتغيير مزاجه أثناء حركته. يمكن للمستخدم أن يأمر الروبوت بالمشي، ثم، أثناء مشيه، يغير الأمر من "هادئ ومحايد" إلى "متحمس وسعيد"، وسيقوم الروبوت فوراً بتعديل خطوته ووضعية جسده ليتناسب مع الشعور الجديد.
تظهر نتائج هذا العمل أن النظام يعمل بشكل رائع. فعندما أمر الباحثون الروبوت بالتحرك بإحداثيات عاطفية محددة، طابقت حركات الروبوت الفعلية تلك الأوامر بدقة عالية. استطاع النظام توليد نطاق كامل من العواطف، من الضيق إلى الاسترخاء، وتحولت لغة جسد الربوت بسلاسة عبر هذا الطيف. ولمعرفة ما إذا كان البشر يستطيعون حقاً قراءة هذه العواطف، أجرى الباحثون دراسة حيث شاهد الناس فيديوهات للروبوت وهو يؤدي أفعالاً مثل التلويح أو اللكم بنبرات عاطفية مختلفة. وطُلب من المراقبين تخمين العاطفة التي يحاول الروبوت التعبير عنها. وقد نجح النظام في جعل العواطف المقصودة واضحة للمشاهدين. ففي ما يقرب من 40 بالمائة من التجارب، حدد المشاهدون بشكل صحيح العاطفة المحددة التي كان الروبوت يحاول إيصالها. ويمثل هذا تحسناً كبيراً عن الطرق السابقة، التي كانت تعتمد على المطالبات النصية أو المراجع الفيديوية، وهو يقترب من مستوى الإدراك الذي يحققه البشر عند مشاهدة الممثلين البشريين وهم يؤدون حركات عاطفية. كما أكدت الدراسة أن حركات الروبوت كانت تبدو طبيعية وتشبه البشر، بدلاً من أن تكون ميكانيكية أو متصلبة.
يمثل هذا النهج تحولاً في طريقة تفكيرنا في حركة الروبوتات. فبدلاً من معاملة العاطفة كطبقة منفصلة تُضاف فوق المهمة، قام الباحثون بتجذيرها في الواقع الفيزيائي لجسم الروبوت. ومن خلال قياس الوضعية والسرعة مباشرة، أنشأوا نظاماً لا تكون فيه العاطفة مجرد تسمية، بل بارامتراً قابلاً للتحكم يمكن تعديله بنفس سهولة التحكم في مستوى الصوت أو السرعة. ويعمل النظام في الوقت الفعلي، مما يعني أن الروبوت يمكنه التفاعل مع بيئته وتغيير تعبيره العاطفي فوراً. وبينما يشير الباحثون إلى أن النظام يعتمد حالياً على فهم مبرمج مسبقاً لكيفية ارتباط شكل الجسم بالعاطفة، وأن العمل المستقبلي سيحتاج إلى معالجة كيفية حفاظ الروبوت على هذا التعبير عندما يرتكب متحكمه الفيزيائي أخطاء صغيرة، إلا أن الأساس متين. لقد أثبتوا أن الروبوت يمكنه توليد حركة كاملة للجسم تتسم بالتعقيد والعاطفة بشكل فوري، وأن البشر يمكنهم قراءة تلك العواطف بدقة مذهلة. وهذا يقربنا من مستقبل لا تكون فيه الروبوتات مجرد أدوات وظيفية، بل شركاء اجتماعيين قادرين على التعبير عن أنفسهم بلغة الجسد العالمية.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.