रोबोट एरिका इंसानों की तरह कैसे हंस सकता है? यहाँ परियोजना शोधकर्ता ने क्या कहा

मनुष्य हास्य रखने के अपने विशेष अधिकार को खोने के लिए पूरी तरह तैयार हैं, एक भावना जो आमतौर पर केवल मनुष्यों के लिए जिम्मेदार होती है। जापान में क्योटो विश्वविद्यालय के अनुसंधान वैज्ञानिकों की एक टीम ने एरिका नामक रोबोट की कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली विकसित की है जो अब मानव हँसी का अनुकरण कर सकती है – सही मात्रा में और सही स्थिति में।

शोध, ‘क्या कोई रोबोट आपके साथ हंस सकता है?: सहानुभूतिपूर्ण संवाद के लिए साझा हंसी पीढ़ी’हाल ही में मिला प्रकाशित फ्रंटियर्स इन रोबोटिक्स एंड एआई स्पोकन जर्नल में। एचटी के साथ एक ईमेल साक्षात्कार में, दिवेश लाला – शोध के सह-लेखक, शोध के सार, महत्व और जटिलता के बारे में बताते हैं।

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Q. रोबोट एरिका में नवीनतम विकास के बारे में बताएं

हमने संवादी रोबोट के लिए एक साझा हँसी मॉडल विकसित किया है। जब कोई व्यक्ति हमारे रोबोट के साथ बातचीत के दौरान हंसता है, तो मॉडल तय करता है कि क्या रोबोट को उस व्यक्ति के साथ हंसना चाहिए और यह भी कि उसे किस तरह की हंसी का उपयोग करना चाहिए (एक उद्दाम “मज़ेदार” हंसी या एक शांत “सामाजिक” हंसी)। यह यह विश्लेषण करके करता है कि हंसी कैसी लगती है (उदाहरण के लिए आवाज का स्वर)। हमने इस मॉडल को रोबोट के अंदर प्रोग्राम किया है, ताकि यह लोगों के साथ बात करते समय हंस सके।

Q. शोध का क्या महत्व है?

संवादी रोबोट को और अधिक मानवीय बनाने के लिए, उन्हें लोगों के समान व्यवहार करने की आवश्यकता है। इन्हीं व्यवहारों में से एक है हंसी, जिसे लोग नियमित रूप से करते हैं। अब तक, अधिकांश रोबोटों में हंसने की क्षमता नहीं है, उपयोग करने के लिए सही हंसी चुनने की तो बात ही छोड़ दें। हमारा मॉडल एक रास्ता प्रदान करता है, ताकि वे इसे सही समय पर कर सकें। उम्मीद है कि यह रोबोट में एक सामान्य विशेषता बन जाएगी और लोग उनके साथ चैट करने का आनंद ले सकेंगे।

3. अध्ययन के दौरान शोधकर्ताओं को किन प्रमुख कठिनाइयों का सामना करना पड़ा?

हमारी सबसे बड़ी कठिनाइयों में से एक यह थी कि हंसी के व्यवहार के अच्छे उदाहरण कैसे खोजे जाएं जो हम रोबोट को सिखा सकें। हमें लोगों के बीच बातचीत का निरीक्षण करना था और पता लगाना था कि साझा हंसी कब होती है। यह आसान नहीं है क्योंकि कई हंसी लोगों के बीच साझा नहीं की जाती हैं, इसके बजाय वे शांत हंसी हो सकती हैं जिसका उपयोग लोग बोलते समय समय भरने के लिए करते हैं। हमें उन परिस्थितियों को ध्यान से तय करना था जिसमें हंसी शुरू होती है और समाप्त होती है और अगर इसे दूसरे व्यक्ति के साथ साझा किया जाता है।

एक और कठिनाई यह है कि यह कैसे तय किया जाए कि रोबोट के लिए किस हंसी का उपयोग किया जाए। रोबोट के पास केवल सीमित संख्या में हंसी है जिसका वह उपयोग कर सकता है, इसलिए हमें ध्यान से उसे चुनना था जो अप्राकृतिक नहीं लगता। उदाहरण के लिए, यदि वह बहुत तीखी हंसी के साथ प्रतिक्रिया करता है तो यह बातचीत से मेल नहीं खाएगा और लोग असहज महसूस कर सकते हैं।

> शोध में आपकी क्या भूमिका है?

हमारी टीम ने इस काम में प्रारंभिक विचार से लेकर मॉडल सिखाने के लिए डेटा एकत्र करने, मूल्यांकन प्रयोग के प्रबंधन तक कई भूमिकाएँ साझा कीं। मेरी भूमिकाओं में से एक स्क्रिप्ट को प्रोग्राम करना था जो इन वीडियो में एकल और साझा हंसी को स्वचालित रूप से ढूंढ और वर्गीकृत कर सके। लिपि को यथासंभव सटीक रूप से वर्गीकृत करने के लिए पर्याप्त विश्वसनीय होना चाहिए।

प्र. शोध में आगे के अध्ययन की कुछ सीमाएँ या कार्यक्षेत्र क्या हैं?

हमें अभी भी बहुत कुछ करना है। उदाहरण के लिए, रोबोट इस बात पर विचार नहीं करता है कि मानव ने उन्हें हंसाने के लिए क्या कहा है, लेकिन यह जानकारी स्पष्ट रूप से रोबोट को हंसने का निर्णय लेने में मदद कर सकती है।

हमने मॉडल को सिखाने के लिए केवल जापानी बातचीत का इस्तेमाल किया, लेकिन जैसा कि आप जानते हैं कि हंसी संस्कृति से प्रभावित होती है (भारतीय लोग अमेरिकियों या यूरोपीय लोगों की तुलना में अलग-अलग चीजों पर हंस सकते हैं) इसलिए शायद हमें हंसी के व्यवहार को इस पर निर्भर करने की आवश्यकता है। उम्मीद है कि हालांकि यह काम मानव-रोबोट बातचीत के इस क्षेत्र को देखने के लिए और अधिक शोध को प्रेरित करता है।