Fortschritte in der gesprochenen Sprachinteraktion mit Robotern

Mit Maschinen in natürlicher Sprache zu reden, ist mittlerweile normal. Jetzt erwarten wir, mit Robotern zu interagieren, indem wir mit ihnen sprechen, nicht nur durch Text. Diese Veränderung eröffnet spannende Möglichkeiten, wie wir im Alltag mit Maschinen arbeiten können. Dieser Artikel betrachtet den Anstieg von gesprochener Kommunikation mit Robotern und bietet drei wichtige Vorschläge zur Verbesserung der Ausbildung, Erstellung von Benchmarks und Modellierung der Sprache für diese Interaktionen.

#Das Wachstum der Verarbeitung natürlicher Sprache

Technologie ermöglicht es Menschen, mit Maschinen in natürlicher Sprache zu kommunizieren. Dieses Wachstum wird durch Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) beeinflusst, insbesondere durch Modelle, die als Transformer bekannt sind. Diese Modelle, wie ChatGPT, haben sich von Forschungstools zu Anwendungen entwickelt, die jeder nutzen kann – wie zum Beispiel beim Entwurf von E-Mails oder dem Schreiben von Berichten. Aber Menschen machen mehr als nur tippen; wir kommunizieren oft von Angesicht zu Angesicht. Aktivitäten wie Kochen, Gärtnern und Bauarbeiten beinhalten die Interaktion mit physischen Objekten, über die grosse Sprachmodelle allgemein sprechen können, in spezifischen Situationen aber möglicherweise Schwierigkeiten haben.

Roboter hingegen sind dafür gemacht, in der realen Welt zu arbeiten. Sie helfen bei Aufgaben wie Kochen, Putzen und mehr. Sie können gefährliche Jobs übernehmen und sogar Gesellschaft für einsame Menschen leisten. Da Roboter zunehmend Rollen übernehmen, die das Verständnis menschlicher Sprache erfordern, wird die Notwendigkeit einer effektiven Kommunikation entscheidend.

#Die SLIVAR-Community

Eine neue Gruppe namens Special Interest Group for Spoken Language Interaction with Virtual Agents and Robots (SLIVAR) bildet sich, um verschiedene Bereiche zusammenzubringen – gesprochene Dialogsysteme, Robotik und Mensch-Roboter-Interaktion. Ziel ist es, Menschen zu befähigen, mit Robotern so zu kommunizieren, wie wir miteinander kommunizieren, indem wir natürliche gesprochene Sprache verwenden. Dieser Artikel fasst die Diskussionen zusammen, die in einem Workshop stattgefunden haben, um zu erörtern, wie wir dieses Gebiet vorantreiben können, und bietet drei Vorschläge.

#Vorschlag 1: Bildungsressourcen

Um in den Bereichen Robotik, NLP und Mensch-Roboter-Interaktion arbeiten zu können, brauchen Studierende eine solide Ausbildung. Jedes Gebiet hat seinen eigenen Satz an Fähigkeiten, vom Verständnis der Hardware bis zu sozialen Interaktionen. Der Lernprozess kann überwältigend erscheinen, da jedes Gebiet Tiefe erfordert.

Die Bildungsbedürfnisse werden je nach Schwerpunkt des Studierenden variieren. Zum Beispiel wird jemand, der sich dafür interessiert, wie Sprache mit Handlungen verbunden ist, von Kursen in semantischen Theorien und Computer Vision profitieren, während ein anderer Studierender, der sich auf soziale Interaktionen konzentriert, möglicherweise den Schwerpunkt auf das Verständnis von Nutzererfahrungen legen könnte.

Um die Bildung zu verbessern, schlagen wir vor, eine zentrale Ressource zum Austausch von Bildungsmaterialien zu schaffen. Diese Ressource würde es Lehrenden ermöglichen, Kursinhalte auszutauschen, einschliesslich Lehrplänen, Folien, Beispielcode und Aufgaben. Während viele Universitäten grundlegende Kurse in verwandten Fächern anbieten, könnten spezifische Bereiche der Robotik und NLP mehr Ressourcen gebrauchen.

#Bestehende Kurse

Einige bestehende Kurse könnten für Menschen, die in dieses Feld einsteigen wollen, hilfreich sein. Kurse wie Grounding Natural Language, Talking to Robots und Multimodal Machine Learning bieten Rahmenbedingungen, um über die Schnittstelle dieser Disziplinen zu lernen. Bildungsplattformen wie GoPiGo und DuckieTown bieten ebenfalls Ressourcen an.

#Vorgeschlagene Kurse

Wir schlagen eine Reihe von Kursen vor, die Studierende auf die Forschung in Robotik und Sprachverarbeitung vorbereiten würden. Dazu könnten Kurse über Folgendes gehören:

• Lineare Algebra
• Wahrscheinlichkeitstheorie und Informationstheorie
• Grundlagen der Informatik
• Datenstrukturen
• Maschinelles Lernen
• Mensch-Roboter-Interaktion

Diese Kurse würden eine solide Grundlage schaffen, um die Forschung in diesen wachsenden Bereichen zu unterstützen. Um Ressourcen zu organisieren, empfehlen wir die Nutzung von Plattformen wie GitHub, wo Lehrende Materialien einfach teilen und beitragen können.

#Vorschlag 2: Benchmarks und Herausforderungen

Das Erstellen von Benchmarks und Herausforderungen ist eine nützliche Möglichkeit, Forschenden zu helfen, ihren Fortschritt zu messen und ihre Arbeit zu vergleichen. Bestehende Benchmarks im Bereich des Textverständnisses, wie der GLUE-Benchmark, sind sehr beliebt, haben aber einige Schwächen. Sie testen die Modelle möglicherweise nicht genau und lassen oft wichtige Sprachmerkmale aus.

Um Dialogsysteme mit Robotern zu verbessern, schlagen wir mehrere Kriterien für einen Benchmark vor:

1. Multimodale Daten: Benchmarks müssen mehrere Datentypen umfassen, wie Sprache, visuelle Informationen und den Zustand des Roboters.
2. Kollokierte Interaktion: Daten sollten Dialog enthalten, der sich auf Objekte in einem gemeinsamen Raum bezieht, in dem der Roboter agieren kann.
3. Hochriskante Dialoge: Aufgaben sollten bedeutungsvolle Zusammenarbeit zwischen einem Menschen und einem Roboter erfordern, wodurch die Interaktion entscheidend wird.
4. Benutzerzentrierte Fokussierung: Der Benutzer sollte das Gefühl haben, dass er zusammenarbeitet und nicht nur Befehle erteilt.
5. Gemeinschaftsagnostisch: Die Benchmarks sollten an verschiedene Roboterplattformen anpassbar sein und sowohl in virtuellen als auch in realen Umgebungen nutzbar sein.

#Bestehende Arbeiten zu Benchmarks

Es gibt einige Beispiele für Benchmarks in der Mensch-Roboter-Interaktion, die zukünftige Arbeiten inspirieren könnten. Zum Beispiel zielt der ALFRED-Benchmark darauf ab, Roboter zu trainieren, um Anweisungen in natürlicher Sprache in virtuellen Umgebungen zu befolgen. Allerdings hat er Einschränkungen, da er sich hauptsächlich auf Texteingaben konzentriert und komplexe Dialoge nicht einbezieht.

Die Alexa Arena ist ein weiterer Benchmark, der sich auf benutzerzentriertes Design konzentriert. Er besteht aus einzigartigen Aufgaben und von Menschen annotierten Dialogen, die es Forschenden ermöglichen, Interaktionen zu erkunden, die zu Missverständnissen oder Komplexitäten in der Kommunikation führen können.

#Vorgeschlagene Benchmark-Entwicklung

Der Aufbau eines neuen Benchmarks wird in drei Schritten erfolgen:

1. Anforderungserhebung: Zu verstehen, was Forschende in einem Benchmark benötigen, wird dabei helfen, ihn zu gestalten.
2. Aufbau der Infrastruktur: Das Erstellen einer virtuellen Testumgebung stellt sicher, dass mehr Teams teilnehmen können.
3. Start von Herausforderungen: Erste Herausforderungen werden Teams ermutigen, den Benchmark zu testen und Feedback zu geben.

Wir schlagen vor, eine Pilotherausforderung für eine kleine Gruppe von Teams zu starten. Diese erste Herausforderung wird helfen, technische Probleme zu identifizieren und den Benchmark zu verfeinern.

#Vorschlag 3: Sprachmodelle und Roboter

Grosse Sprachmodelle (LLMs) sind im Bereich NLP bekannt geworden und basieren auf komplexen Algorithmen, die Texte analysieren. Sie können Antworten basierend auf den Eingaben generieren, die sie erhalten. Zum Beispiel kann ein Roboter einer Person zuhören, verarbeiten, was sie sagt, und angemessen antworten. Auch wenn das vielversprechend klingt, gibt es Einschränkungen.

Eine grosse Herausforderung besteht darin, dass LLMs hauptsächlich textbasiert sind und die physische Welt ohne spezielle Schulung, die reale Konzepte einbezieht, nicht verstehen. Wenn ein Roboter nur Text verwendet, kann er keine Beziehungen zu Objekten oder Handlungen in seiner Umgebung herstellen.

Darüber hinaus entstehen ethische Fragen bei der Nutzung von LLMs, wie das Risiko, voreingenommene oder schädliche Sprache zu erzeugen. Diese Probleme müssen angegangen werden, wenn Roboter entwickelt werden, die in der Lage sind, menschliche Sprache zu verstehen und damit zu interagieren.

#Multimodale Sprachmodelle

In jüngsten Entwicklungen haben Forscher begonnen, Modelle zu erstellen, die Sprache und visuelle Informationen kombinieren. Diese multimodalen Modelle können sowohl Text als auch Bilder analysieren, was sie besser für Aufgaben geeignet macht, bei denen beide Modalitäten wichtig sind, wie zum Beispiel das Erkennen und Handeln auf Objekte, die Roboter sehen.

In Zukunft müssen Forschende darauf achten, wie diese Modelle Robotern helfen können, ihre Umgebung besser zu verstehen und effektiver mit Menschen zusammenzuarbeiten. Sie sollten auch sicherstellen, dass diese Modelle ethisch entwickelt werden, um Voreingenommenheit zu vermeiden und Inklusivität zu gewährleisten.

#Offene Fragen

Während wir vorankommen, gibt es offene Fragen dazu, wie man Sprachmodelle am besten in robotischen Systemen integrieren kann. Wichtige Überlegungen sind:

• Wie kann die Welt genau repräsentiert werden, damit der Roboter sie versteht?
• Welches Vokabular wird benötigt, um eine effektive Kommunikation sicherzustellen?
• Wie können Roboter beigebracht werden, Sprache und Interaktion in Echtzeit zu handhaben?

Kleinere, effiziente Sprachmodelle zu erstellen, ist entscheidend, insbesondere solche, die keine übermässigen Rechenressourcen benötigen. Diese kleineren Modelle sollten in der Lage sein, in Echtzeit auf Robotern zu funktionieren und ohne Verzögerung auf Interaktionen zu reagieren.

#Bias, Sicherheit und Inklusivität angehen

Es ist wichtig, Fragen zu Bias, Sicherheit und Inklusivität während der gesamten Entwicklung von Sprachmodellen zu adressieren. Die Forschung sollte sich darauf konzentrieren, vorhandene Vorurteile in diesen Modellen zu identifizieren und zu korrigieren, um sicherzustellen, dass sie keine schädlichen oder irreführenden Inhalte produzieren.

Um vielfältige Bevölkerungsgruppen zu unterstützen, müssen Forscher Modelle entwerfen, die verschiedene Nutzerbedürfnisse berücksichtigen und Zugänglichkeit gewährleisten. Der Aufbau eines Rahmens, der das Wohl aller Nutzer priorisiert, wird zu gerechteren Interaktionen mit Robotern führen.

#Fazit

Die Diskussionen aus dem SLIVAR-Workshop heben wichtige Schritte hervor, um im Bereich des Dialogs mit Robotern voranzukommen. Durch die Schaffung von Bildungsressourcen, die Etablierung von Benchmarks und die effektive Integration von Sprachmodellen können wir verbessern, wie Menschen mit Maschinen kommunizieren.

Während sich die Lehrpläne weiterentwickeln, um neue Absolventen vorzubereiten, wird die fortlaufende Forschung praktische Anwendungen verbessern. Durch die Verfeinerung von Dialogbenchmarks, Modellierungsansätzen und multimodalen Interaktionen können wir den Weg für eine Zukunft ebnen, in der die Kommunikation mit Robotern nahtlos und produktiv ist.

Durch diese Bemühungen sind wir optimistisch, dass das Feld der gesprochene Interaktion mit Robotern weiterhin wachsen und einen positiven Einfluss auf die Gesellschaft haben wird, indem Technologie für alle zugänglicher und effektiver gemacht wird.