A Two Timescale Probabilistic State-Space Framework for Multimodal Affect Estimation and Uncertainty Aware Expressive Behavior in Humanoid Robots: A Monte Carlo Simulation Study
यह अध्ययन एक दो-टाइमस्केल संभाव्य स्टेट-स्पेस फ्रेमवर्क का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है जो ह्यूमनॉइड रोबोट की प्रतिक्रियाशीलता में सुधार के लिए मल्टीमॉडल अफेक्ट सिग्नल्स को अनिश्चितता-जागरूक नियंत्रण के साथ जोड़ता है, जो मोंटे कार्लो सिमुलेशन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि गेटेड कलमन फ़िल्टरिंग और कॉन्फिडेंस-वेटेड डिस्प्ले मैपिंग बेसलाइन विधियों की तुलना में अनुमान त्रुटियों और व्यवहारिक जिटर को महत्वपूर्ण रूप से कम करती है।
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मानवता ने लंबे समय से ऐसे रोबोटों की कल्पना की है जो केवल आदेशों का पालन करने से कहीं अधिक कर सकें; हम ऐसी मशीनें चाहते हैं जो हमें समझ सकें, हमारे मिजाज को पढ़ सकें और एक प्रकार की सामाजिक शालीनता के साथ प्रतिक्रिया दे सकेंं। यह क्षेत्र, जिसे 'अफेक्टिव कंप्यूटिंग' (affective computing) के रूप में जाना जाता है, मशीनों को मानवीय भावनाओं को पहचानने और उन पर प्रतिक्रिया देने की क्षमता प्रदान करने का लक्ष्य रखता है। किसी कक्षा या देखभाल केंद्र में एक सच्चा साथी बनने के लिए, एक रोबट को केवल किसी व्यक्ति के चेहरे या आवाज के एक क्षणिक दृश्य (स्नैपशॉट) पर प्रतिक्रिया नहीं देनी चाहिए। इसे यह समझना होगा कि भावनाएं क्षणिक होती हैं, जबकि मिजाज (मूड) बदलने में अधिक समय लगता है, और जिन सेंसरों पर यह निर्भर करता है—कैमरे, माइक्रोफोन, पहनने योग्य उपकरण—वे अक्सर अपूर्ण होते हैं, कभी हाथ से ढके होते हैं या शोर से बाधित होते हैं। मुख्य चुनौती केवल एक मुस्कान या शिकन का पता लगाना नहीं है, बल्कि एक ऐसा मानसिक मॉडल बनाना है जो इन भावनाओं को समय के साथ ट्रैक कर सके और यह स्वीकार कर सके कि वह कब अनिश्चित है, ताकि रोबोट किसी अनुमान पर बहुत अधिक प्रतिक्रिया देकर कोई सामाजिक रूप से अजीब गलती न कर बैठे।
हाल ही में एक अध्ययन में, न्यूयॉर्क इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के एक शोधकर्ता ने इस समस्या का समाधान करने के लिए एक परिष्कृत कंप्यूटर सिमुलेशन बनाने के माध्यम से इस पर काम किया, जिससे यह परीक्षण किया जा सके कि एक रोबोट इस अनिश्चितता को सर्वोत्तम रूप से कैसे प्रबंधित कर सकता है। इस कार्य में वास्तविक लोग या भौतिक रोबोट शामिल नहीं हैं; इसके बजाय, यह एक आभासी वातावरण का उपयोग करता है जहाँ एक डिजिटल रोबोट एक सिम्युलेटेड मानव की भावनात्मक स्थिति का अनुमान लगाने का प्रयास करता है। शोधकर्ता ने एक ऐसी प्रणाली बनाई है जो मानवीय भावना को दो चीजों के संयोजन के रूप में मानती है: तेजी से बदलने वाली भावनाएं और एक धीमी, अंतर्निहित मनोदशा (मूड)। यह प्रणाली एक साथ तीन अलग-अलग प्रकार के संकेतों को सुनती है: आवाज का लहजा, चेहरे की मांसपेशियों की हलचल, और शरीर की शारीरिक क्रियाओं (फिजियोलॉजी) में परिवर्तन, जैसे कि हृदय गति या त्वचा की चालकता (स्किन कंडक्टेंस)। क्योंकि ये संकेत हमेशा उपलब्ध नहीं होते हैं और कभी-कभी भ्रामक भी हो सकते हैं, इसलिए यह प्रणाली 'कलमन फ़िल्टर' (Kalman filter) नामक एक गणितीय दृष्टिकोण का उपयोग करती है। यह विधि भविष्यवाणी और सुधार की एक निरंतर प्रक्रिया की तरह कार्य करती है, जो लगातार इस बात को अपडेट करती रहती है कि मनुष्य क्या महसूस कर रहा है और साथ ही साथ इस बात का भी हिसाब रखती है कि उस अनुमान में वह कितना आश्वस्त है।
इस अध्ययन ने इस दृष्टिकोण का परीक्षण पुराने, सरल तरीकों के विरुद्ध किया, जैसे कि सेंसर रीडिंग का त्वरित औसत लेना या केवल एक प्रकार के सेंसर, जैसे कैमरे, पर निर्भर रहना। सिमुलेशन में, नई प्रणाली काफी अधिक सटीक सिद्ध हुई। जब सेंसर पूरी तरह से काम कर रहे थे, तब उन्नत प्रणाली ने पुराने, सुचारू (स्मूदन आउट) तरीकों की तुलना में अपने भावनात्मक अनुमानों में त्रुटि को लगभग 35 प्रतिशत कम कर दिया। यह लाभ तब और भी बढ़ गया जब सेंसर बार-बार बाधित हो रहे थे या उनका कनेक्शन टूट रहा था, जो मोबाइल रोबोटों के लिए एक सामान्य समस्या है। इन कठिन परिस्थितियों में, नई प्रणाली ने अपने आंतरिक मॉडल पर भरोसा करके अपनी सटीकता बनाए रखी कि मूड समय के साथ कैसे बदलता है, जबकि पुराने तरीके या तो रुक जाते थे या पुरानी जानकारी को ही थामे रखते थे। अध्ययन में यह भी पाया गया कि एक विशिष्ट सुरक्षा विशेषता, जो डेटा में अचानक आने वाले अत्यधिक उतार-चढ़ाव (जो संभवतः त्रुटियां हैं) को अनदेखा करने के लिए एक फिल्टर के रूप में कार्य करती है, केवल तभी सहायक रही जब वे त्रुटियां वास्तव में मौजूद थीं। जब डेटा साफ था, तब इस फिल्टर ने प्रणाली को थोड़ा कम सटीक बना दिया, जिससे पता चलता है कि ऐसे सुरक्षा उपायों का उपयोग सावधानीपूर्वक किया जाना चाहिए।
शायद सबसे व्यावहारिक निष्कर्ष यह था कि अनुमान लगाने के बाद रोबोट को कैसा व्यवहार करना चाहिए। शोधकर्ता ने पाया कि रोबोट अपनी अनिश्चितता के माप का उपयोग यह तय करने के लिए कर सकता है कि वह अपनी भावनाओं को कितनी तीव्रता से व्यक्त करे। अपनी प्रतिक्रियाओं को अपनी निश्चितता के आधार पर निर्धारित करके, रोबोट गलत अनुमान लगाने से बच सकता था। सिमुलेशन में, इस दृष्टिकोण ने रोबोट द्वारा गलत भावना प्रदर्शित करने की संख्या को लगभग आधा कर दिया, जबकि इसने इसके ट्रैकिंग एरर (ट्रैकिंग त्रुटि) को केवल 32 प्रतिशत बढ़ाया। यह ट्रेड-ऑफ (समझौता) बताता है कि एक रोबोट जो अनिश्चित होने पर थोड़ा कम प्रतिक्रियाशील होने के लिए तैयार है, वह वास्तव में अधिक विश्वसनीय और सामाजिक रूप से उपयुक्त है। अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि यह ढांचा भविष्य के कार्य के लिए एक ठोस, पुनरुत्पादक आधार प्रदान करता है, फिर भी यह एक सिमुलेशन है। देखे गए आंकड़े और व्यवहार स्वयं मॉडल के गुण हैं, अभी तक मानव संपर्क की जटिल वास्तविकता में सिद्ध नहीं हुए हैं। अगला आवश्यक कदम इन विचारों को वास्तविक डेटा पर परीक्षण करना है जो लोगों से एकत्र किया गया हो और अंततः भौतिक रोबोटों पर जो मनुष्यों के साथ बातचीत कर रहे हों। तब तक, यह कार्य एक स्पष्ट, 'फाल्सीफिएबल' (असत्य सिद्ध करने योग्य) ब्लूप्रिंट के रूप में कार्य करता है कि कैसे मशीनें एक दिन अपनी सीमाओं को लांघे बिना मानवीय भावनाओं के जटिल परिदृश्य को नेविगेट करना सीख सकती हैं।
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