Sociorrobótica

La sociorrobótica es un campo de investigación que estudia las implicaciones, complejidades y el diseño posterior de comportamientos, protocolos e interacciones sociales, espaciales, culturales y hápticas artificiales de robots entre sí y con humanos en igual medida. Intrínsecamente, toma en cuenta los espacios de habitabilidad estructurados y no estructurados, incluidos los entornos industriales, comerciales, sanitarios, de cuidado de ancianos y domésticos. Esta perspectiva emergente de la investigación robótica abarca y supera las convenciones de la robótica social ^{[ 1 ]} y la investigación de la sociedad artificial /sistemas sociales ^{[ 2 ]} que no parecen reconocer que numerosos robots ( humanoides y no humanoides ) y humanos habitan cada vez más los mismos espacios que requieren actuaciones y agencia de comportamiento social similares , particularmente en lo que respecta al surgimiento comercial de la robótica en el lugar de trabajo, personal ^{[ 3 ]} y de compañía .

Los robots en el futuro cercano deberán comportarse social y espacialmente inteligentes ^{[ 4 ]} en todos los contextos de interacción social artificial, reconociendo señales sofisticadas tanto de humanos como de otros robots, similares en algunos aspectos a la conciencia social requerida y el comportamiento social generalmente esperado de nuestros compañeros animales. ^{[ 5 ]} Además, la sociorrobótica como plataforma de investigación también acepta plenamente que los robots pueden ser hardware modular, controlado por una agencia de software incorpórea preprogramada (personajes digitales ubicuos) o incluso teleoperación al estilo del ' Mago ​​de Oz ' que requiere la misma inteligencia social , conciencia y protocolos. La sociorrobótica intenta ir más allá al observar e incorporar los ensamblajes estéticos y las complejidades de las complejidades sociales, espaciales , culturales y hápticas para estudiar la creación de comportamientos sociales artificiales y las consideraciones de diseño de protocolo subsiguientes para la robótica contemporánea y futura. La sociorrobótica también reconoce la interdisciplinariedad crítica del diseño de robots contemporáneos y futuros; Adquirir fundamentos teóricos y metodologías de investigación de HRI, geografía humana , diseño de interacción , teoría de la red de actores y psicología social . Estos fundamentos reúnen conceptos íntimos de espacio, háptica y criterios sociales/culturales ^{[ 6 ]} de interacciones heterogéneas entre humanos y robots (es decir, Real Dolls , Lars y Real Girl ), generando un enfoque de investigación más completo y consciente para el diseño exitoso de robots.

La sociorrobótica se solapa con la investigación más amplia de la interacción humano-robot (HRI) y a menudo se basa en métodos empíricos para estudiar cómo las personas perciben y responden a los robots en entornos sociales, domésticos y clínicos compartidos. ^{[ 14 ]} Un tema recurrente en la HRI ha sido la necesidad de herramientas de medición estandarizadas para que los resultados sobre las actitudes y experiencias de los usuarios puedan compararse entre diferentes estudios y plataformas robóticas. ^{[ 14 ]}

Una contribución influyente en este campo es la serie de cuestionarios Godspeed , desarrollada por Christoph Bartneck y sus colegas y publicada por primera vez en el International Journal of Social Robotics en 2009. ^{[ 14 ]} La serie consta de cinco cuestionarios breves que utilizan escalas de calificación diferencial semántica para medir las percepciones de los usuarios sobre el antropomorfismo, la animacidad, la simpatía, la inteligencia percibida y la seguridad percibida de un robot. Los autores informan de una consistencia interna aceptable para cada una de estas dimensiones en múltiples estudios de usuarios y proponen las escalas como herramientas prácticas para que los desarrolladores de robots supervisen los cambios en la percepción del usuario a medida que evolucionan los diseños. ^{[ 14 ]}

Trabajos posteriores han identificado los cuestionarios Godspeed como uno de los instrumentos de autoinforme más utilizados en HRI y la interacción humano-agente, señalando que se han traducido a muchos idiomas y adoptado en una variedad de estudios de robótica social. ^{[ 15 ] [ 16 ]} Por ejemplo, se han utilizado adaptaciones de las escalas para evaluar las percepciones de los adultos mayores sobre los robots humanoides y de asistencia en contextos de cuidado de ancianos, incluyendo actitudes hacia la simpatía, la inteligencia percibida y la seguridad percibida después de la interacción directa con un robot. ^{[ 17 ]} Dentro de la sociorrobótica, estos cuestionarios estandarizados a menudo se combinan con métodos observacionales, fisiológicos y cualitativos para analizar cómo se experimentan los robots como actores sociales en espacios compartidos y para informar el diseño de protocolos de interacción social, espacial y cultural. ^{[ 15 ]}

La investigación en robótica social ha enfatizado que el comportamiento expresivo es fundamental para que los robots aprendan de las personas y colaboren con ellas. Breazeal et al. argumentan que los robots sociales se benefician de canales expresivos como la mirada, las expresiones faciales, la postura corporal, los gestos, la prosodia y la proxémica al participar en interacciones de enseñanza-aprendizaje con usuarios no expertos. ^{[ 18 ]} Estas señales ayudan a los robots a coordinar la toma de turnos , señalar incertidumbre, indicar atención y regular el ritmo y la complejidad de la interacción, lo que puede facilitar que los humanos adapten sus estrategias de enseñanza. ^{[ 18 ]} Algunos trabajos contrastan los enfoques centrados en la máquina, en los que los humanos proporcionan principalmente datos etiquetados o señales de recompensa, con los enfoques centrados en el ser humano que tratan la enseñanza y el aprendizaje como una actividad conjunta y colaborativa. ^{[ 18 ]} En esta última perspectiva, los profesores humanos interpretan el comportamiento expresivo de un robot como un indicador de su estado interno, progreso o confusión, y ajustan sus demostraciones en consecuencia, por ejemplo, ralentizando el ritmo, repitiendo pasos o reestructurando la tarea. ^{[ 18 ]}

Estudios sobre atención compartida, seguimiento de la mirada, señalamiento y andamiaje espacial muestran que los humanos a menudo utilizan estrategias sociales y espaciales para resaltar aspectos relevantes de una escena, como acercar objetos, agrupar elementos importantes o usar la mirada y los gestos para dirigir la atención. ^{[ 18 ]} Las arquitecturas robóticas que tratan estas señales como “filtros sociales” pueden reducir el espacio de búsqueda perceptiva y mejorar el aprendizaje en entornos desordenados. ^{[ 18 ]} Algunos sistemas sociorrobóticos también incorporan la toma de perspectiva modelando el punto de vista, las creencias o los objetivos de un compañero humano para interpretar demostraciones o instrucciones ambiguas. ^{[ 18 ]} Esto conecta el trabajo sobre aprendizaje social en robots con investigaciones más amplias sobre la teoría de la mente, la atribución de estados mentales y la formación de intenciones conjuntas en la interacción humano-robot. ^{[ 18 ]}

Entre las plataformas experimentales más destacadas en esta línea de trabajo se encuentran los robots Kismet , Leonardo y Nexi, diseñados como robots sociales altamente expresivos para estudiar la interacción cara a cara, el aprendizaje social y el trabajo en equipo entre humanos y robots. ^{[ 18 ]}

Los artículos de revisión destacan varias preguntas abiertas para la robótica social. ^{[ 13 ]} Un debate recurrente se refiere a los criterios mínimos para que un robot sea considerado "social" y cómo distinguir los robots sociales de los sistemas convencionales con interfaces de usuario sofisticadas o plataformas de telepresencia. ^{[ 13 ]} El campo de la roboética aborda estas cuestiones dentro de la ética aplicada a la robótica, centrándose en las responsabilidades humanas, los impactos sociales y la distribución de riesgos y beneficios cuando los robots operan en entornos cotidianos. ^{[ 19 ]}

Los robots sociales suelen recopilar flujos continuos de audio, vídeo y datos fisiológicos, lo que genera inquietudes sobre la vigilancia, la protección de datos y el consentimiento informado, especialmente en espacios privados como hogares, hospitales e instituciones de atención. ^{[ 20 ]} Estudios empíricos indican que los usuarios pueden preocuparse por quién controla los datos recopilados por los robots, cuánto tiempo se almacenan y si podrían utilizarse para la elaboración de perfiles o publicidad dirigida . ^{[ 20 ]}

Las aplicaciones de cuidado y asistencia ponen de relieve cuestiones éticas adicionales. Los enfoques de la ética del cuidado argumentan que los robots utilizados en la salud y el cuidado de personas mayores deben diseñarse para apoyar, en lugar de reemplazar, las relaciones de confianza, atención y responsabilidad entre los cuidadores humanos y los pacientes. ^{[ 21 ]} Los críticos también sugieren que las "niñeras robot" o los acompañantes para niños y adultos mayores pueden fomentar el apego emocional a las máquinas, permitir la reducción de costos o personal, o conducir al engaño si se induce a los usuarios a sobreestimar la comprensión y la capacidad de acción del robot. ^{[ 22 ]}

Los autores señalan, en general, la necesidad de procesos de diseño transparentes, supervisión interdisciplinaria y participación pública al implementar robots sociales en ámbitos sensibles. ^{[ 23 ] [ 19 ] [ 24 ]} Las directrices propuestas incluyen la participación de las partes interesadas en el diseño, la indicación clara de cuándo las interacciones se registran o son mediadas por IA, y la garantía de que la responsabilidad por mal funcionamiento o daño siga siendo rastreable a las organizaciones humanas en lugar de a los propios robots. ^{[ 19 ] [ 21 ]}

• Bruno Latour
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