Понимание намерений робота: как сделать взаимодействие по-настоящему человечным

Автор: Денис Аветисян

Новый обзор показывает, что для создания роботов, способных к осмысленному взаимодействию с людьми, необходимо глубже понимать их намерения и мотивы.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Оценка объяснимости искусственного интеллекта (XAI) может стать ключевым инструментом для повышения эффективности исследований в области теории сознания (ToM) в человеко-роботном взаимодействии (HRI).

Несмотря на растущий интерес к созданию интеллектуальных роботов, способных к взаимодействию с человеком, оценка качества их «понимания» намерений пользователя остается сложной задачей. В статье «Theory of Mind for Explainable Human-Robot Interaction» предлагается рассматривать концепцию «теории разума» (ToM) в робототехнике как форму объяснимого искусственного интеллекта (XAI), что позволяет использовать существующие фреймворки оценки XAI для анализа ToM. Показано, что современные исследования в области ToM часто не уделяют достаточного внимания проверке соответствия объяснений поведения робота его фактическим внутренним процессам рассуждения. Не приведет ли интеграция принципов ToM в XAI к смещению фокуса исследований в сторону более ориентированного на пользователя подхода к разработке интеллектуальных робототехнических систем?

Понимание Намерений: Ключ к Эффективному Взаимодействию с Роботами

Для достижения эффективного взаимодействия человека и робота, необходимо, чтобы робот обладал способностью понимать намерения людей — это требует разработки надежной “теории разума” (ToM). Именно ToM позволяет предсказывать поведение других, интерпретировать их действия и понимать цели, стоящие за ними. Без способности к моделированию ментальных состояний человека, робот не сможет адекватно реагировать на невербальные сигналы, учитывать контекст ситуации или предвидеть потребности партнера по взаимодействию. Разработка ToM для роботов представляет собой сложную задачу, требующую интеграции когнитивных моделей, алгоритмов машинного обучения и глубокого понимания человеческой психологии, однако именно это является ключом к созданию действительно интеллектуальных и полезных роботов-компаньонов.

Традиционные подходы искусственного интеллекта испытывают значительные трудности в моделировании сложности человеческой социальной когниции, что создает существенный пробел в эффективном взаимодействии человека и робота. Существующие алгоритмы, как правило, сосредоточены на обработке конкретных данных и выполнении четко определенных задач, в то время как человеческое социальное взаимодействие требует понимания неявных сигналов, контекста, эмоций и намерений. Роботам, разработанным на основе этих алгоритмов, сложно интерпретировать тонкие нюансы человеческого поведения, такие как сарказм, ирония или невербальные подсказки, что приводит к ошибкам в коммуникации и снижению эффективности сотрудничества. Эта неспособность адекватно учитывать когнитивные и эмоциональные аспекты человеческого взаимодействия препятствует созданию действительно интеллектуальных и адаптивных роботов, способных к полноценному социальному взаимодействию.

Отсутствие функциональной теории разума (ToM) у роботов создает значительные риски неправильной интерпретации человеческих сигналов и действий, что серьезно препятствует эффективному сотрудничеству и формированию доверия. Роботы, неспособные предвидеть намерения, понимать убеждения или учитывать эмоциональное состояние человека, могут реагировать неадекватно на кажущиеся простыми ситуации, вызывая замешательство и отторжение. Например, робот, не распознающий иронию, может воспринять саркастическое замечание как искреннюю просьбу, что приведет к нежелательным последствиям. Подобные ошибки в социальном взаимодействии подрывают уверенность людей в надежности роботов, ограничивая возможности их применения в сферах, требующих тесного сотрудничества, таких как уход за пожилыми людьми, образование или совместная работа в производственных условиях. Таким образом, развитие у роботов способности к пониманию ментальных состояний других является критически важным шагом для создания действительно полезных и надежных социальных роботов.

Объяснимый Искусственный Интеллект: Основа Доверия в Человеко-Роботном Взаимодействии

Объяснимый искусственный интеллект (XAI) играет ключевую роль в формировании доверия и эффективном взаимодействии человека и робота (HRI). Возможность понять логику, лежащую в основе решений, принимаемых роботом, критически важна для успешного сотрудничества. В отличие от “черных ящиков”, XAI позволяет пользователю не просто наблюдать результат, но и осознавать почему робот поступил именно так, что повышает предсказуемость поведения и облегчает исправление ошибок или адаптацию к новым ситуациям. Понимание обоснования действий робота необходимо для установления доверия, особенно в ситуациях, требующих совместной работы и разделения ответственности.

Фреймворк VXAI представляет собой комплексный подход к оценке систем объяснимого искусственного интеллекта (XAI), обеспечивая проверку не только понятности предоставляемых объяснений, но и соответствия критическим критериям, таким как достоверность (Fidelity) и правдоподобность (Plausibility). Достоверность подразумевает, что объяснение точно отражает логику принятия решения моделью, в то время как правдоподобность оценивает, насколько объяснение согласуется с ожиданиями и знаниями пользователя. VXAI позволяет систематически оценивать XAI-системы по этим и другим параметрам, гарантируя, что предоставляемые объяснения являются не только понятными, но и надежными и полезными для построения доверия и эффективного взаимодействия человека с искусственным интеллектом.

Систематическая оценка исследований, посвященных теории разума (ToM), показала, что все проанализированные работы соответствуют критериям VXAI в отношении простоты (Parsimony) и правдоподобности (Plausibility). Однако, соответствие обоим критериям непрерывности (Continuity) и согласованности (Consistency) было зафиксировано лишь в двух исследованиях. Данный результат указывает на то, что, несмотря на способность существующих моделей предоставлять понятные и правдоподобные объяснения, их способность последовательно и логично обосновывать решения в динамичных сценариях требует дальнейшего улучшения для обеспечения надежности и предсказуемости систем ИИ.

Обеспечение Надежности посредством Комплексной Оценки

В контексте объяснимого искусственного интеллекта (VXAI) критически важными характеристиками являются согласованность (Consistency), непрерывность (Continuity) и охват (Coverage). Согласованность подразумевает, что объяснения, предоставляемые моделью, должны быть логически непротиворечивыми и понятными. Непрерывность означает, что объяснения должны оставаться стабильными при небольших изменениях входных данных или параметров модели. Охват относится к способности объяснений учитывать широкий спектр возможных сценариев и взаимодействий, обеспечивая всестороннее понимание процесса принятия решений моделью. Эти три характеристики необходимы для создания надежных и заслуживающих доверия систем VXAI, способных эффективно взаимодействовать с пользователями и предоставлять полезную информацию.

В настоящее время исследуются методы обучения с подкреплением, такие как Байесовское обучение с подкреплением (Bayesian Reinforcement Learning) и объяснимое обучение с подкреплением (Explainable Reinforcement Learning), с целью улучшения моделирования теории разума (Theory of Mind, ToM). Эти подходы направлены на создание более достоверных объяснений, позволяющих лучше понимать процессы принятия решений агентами искусственного интеллекта. Особенное внимание уделяется способности этих методов не только предсказывать действия, но и обосновывать их, предоставляя информацию о внутренних рассуждениях и убеждениях, лежащих в основе этих действий.

Анализ существующих исследований в области объяснимого ИИ (VXAI) показал, что ни одно из них не соответствует критерию «Покрытие» (Coverage). Это означает, что ни в одном из исследований не приводилось данных о количестве успешных и неуспешных взаимодействий системы с пользователем, а также не проводился анализ внутреннего процесса рассуждений (Fidelity) системы. Для соответствия критериям «Непрерывности» (Continuity) и «Согласованности» (Consistency) требовалось участие не менее 100 испытуемых в каждом исследовании. Отсутствие данных о количестве успешных/неуспешных взаимодействий препятствует объективной оценке эффективности системы, а отсутствие анализа внутреннего процесса рассуждений не позволяет оценить, насколько объяснения отражают реальную логику работы модели.

К Проактивному и Интуитивно Понятному Человеко-Роботному Сотрудничеству

Роботы, оснащенные способностью к «теории разума» (ToM) в сочетании с надежными принципами объяснимого искусственного интеллекта (XAI), уже не ограничиваются реакцией на действия человека. Они способны предвидеть потребности и намерения пользователя, переходя от пассивного следования командам к проактивному сотрудничеству. Интеграция ToM позволяет машине моделировать когнитивные состояния человека — его знания, убеждения и цели — что, в свою очередь, позволяет XAI предоставлять не просто объяснения действий робота, но и обоснования его ожидаемых действий. Такой подход создает качественно новый уровень взаимодействия, где робот не только выполняет задачи, но и действует как предусмотрительный партнер, способный предложить помощь еще до того, как она будет запрошена, тем самым повышая эффективность и комфорт совместной работы.

Для повышения достоверности систем, основанных на теории разума (ToM), исследователи применяют методы построения деревьев поведения (Behavior Trees). Эти деревья позволяют моделировать сложные последовательности действий и условий, формируя прозрачный и отслеживаемый процесс рассуждений робота. В отличие от более абстрактных моделей, деревья поведения предоставляют четкую визуализацию логики принятия решений, что облегчает понимание намерений робота пользователем. Благодаря этому, становится возможным не просто предсказать действия робота, но и проверить их обоснованность, повышая доверие и эффективность совместной работы человека и машины. Такая детализация процесса рассуждений особенно важна в критических ситуациях, где необходимо быстро понять и оценить поведение робота.

В контексте совместной работы человека и робота, приоритет краткости и понятности объяснений играет решающую роль в установлении эффективной коммуникации и формировании доверия. Исследования показывают, что сложные и многословные объяснения действий робота снижают скорость принятия решений человеком и увеличивают вероятность ошибок. Поэтому, акцент на принципах лаконичности — предоставление только необходимой информации, без излишних деталей — позволяет пользователю быстро понять логику поведения робота и предвидеть его дальнейшие действия. Такой подход не только повышает общую производительность совместной работы, но и способствует более комфортному и естественному взаимодействию, укрепляя уверенность человека в надежности и предсказуемости роботизированного помощника.

Исследование, посвящённое теории разума в контексте взаимодействия человека и робота, закономерно сталкивается с проблемой оценки качества объяснений. Авторы справедливо отмечают недостаток строгой оценки соответствия этих объяснений реальности — fidelity, как они выражаются. Похоже, что каждый стремится создать «самовосстанавливающуюся» систему ToM, не задумываясь о том, что пока она не сломалась — значит, просто не нагружена должным образом. Как заметил Марвин Минский: «Наиболее перспективные исследования — это те, которые не дают результатов». Это парадоксально, но верно: пока мы строим красивые теории, реальный мир находит способы их опровергнуть. И тогда, конечно, потребуется новая документация — форма коллективного самообмана, как мы все прекрасно знаем.

Что дальше?

Представленные рассуждения о «теории разума» в контексте взаимодействия человека и робота, если честно, лишь формализуют давно известную проблему: любой элегантный алгоритм неизбежно сталкивается с жестокой реальностью эксплуатации. Заявления о необходимости «объяснимого ИИ» выглядят особенно оптимистично, учитывая, что большинство «объяснений» — это просто пост-фактум рационализация принятых решений. Строгая оценка «верности» этих объяснений, как предлагается, — шаг в правильном направлении, но не стоит обольщаться: если код выглядит идеально — значит, его ещё никто не деплоил.

Более того, акцент на «теории разума» как на решении проблемы взаимодействия может быть несколько наивен. В конце концов, люди прекрасно умеют взаимодействовать с системами, которые их совершенно не «понимают». Простота и предсказуемость часто важнее, чем попытки смоделировать когнитивные процессы. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом, и попытки создать «разумного» робота, вероятно, приведут к ещё более сложным и трудноустранимым ошибкам.

Вместо погони за «теоретическим совершенством» стоит сосредоточиться на прагматичных решениях, которые действительно улучшают пользовательский опыт. Строгая оценка воспроизводимости экспериментов и тщательный анализ возникающих проблем — вот что действительно важно. И, пожалуй, стоит помнить, что MVP — это просто способ сказать пользователю: подожди, мы потом исправим.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.23482.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-30 18:52