Ученые исследовательского центра при Зальцбургском университете Center for Human-Computer Interaction проанализировали, каким образом люди реагируют на два типа роботов — на тех, что функционируют идеально, и роботов с ошибками в поведении. Результаты показывают, что участников эксперимента куда больше располагали к себе «несовершенные» устройства.
Нам нравится, когда роботы ошибаются
Робот NAO на RoboCup 2016

Чтобы проверить, как дефекты в функционировании роботов влияют на интеракцию с человеком, ученые запрограммировали роботов NAO (автономных человекоподобных роботов компании Aldebaran Robotics) на ошибочное поведение и позволили участникам эксперимента как-то взаимодействовать с ними. Они оценивали привлекательность робота, его антропоморфность, восприятие способностей его интеллекта; исследователи также анализировали реакцию испытуемых на совершенную роботом ошибку. С помощью средств видеокодирования ученые смогли сравнить результаты с результатами прошлых экспериментов и показали, что люди взаимодействуют с «ошибающимся» роботом посредством социальных сигналов. Проведя интервью с участниками и составив пользовательский рейтинг, исследовательская команда обнаружила нечто удивительное: оказывается, роботы с дефектами в функционировании не воспринимались людьми как значительно менее «умные» или менее антропоморфные по сравнению с «идеальными». Напротив, люди оценили несовершенных роботов как более привлекательных.

Center for Human-Computer Interaction Испытуемый взаимодействует с роботом

По словам ученых, результаты подтверждают эффект оплошности (эффект, при котором привлекательность человека повышается, когда он совершает ошибку). В исследовательской команде отмечают, что более глубокое изучение ошибок при общении может быть полезным для дальнейшей оптимизации интеракции между человеком и роботом. Так, робот, «понимающий», что в интеракции есть некоторая проблема (посредством считывания социальных сигналов человека), мог бы дать пользователю понять, что он знает о ней, и начать применять стратегии по ее устранению.

Исследователи считают, что их результаты могут найти применение в области разработки социальных роботов. Возможно, вместо утверждения, что робот должен функционировать идеально, можно использовать технологию, при которой робот будет совершать ошибки и будет на них учиться. Так он станет более привлекательным для человека.

Исследование было опубликовано в журнале Frontiers in Robotics and AI.