人間はロボットとやりとりする際にどの程度リスクを回避するのでしょうか?

混雑した環境を移動する際に、人間はロボットとどのようにやり取りしたいのでしょうか? また、ロボット工学者は、人間とやり取りするロボットをプログラムするためにどのようなアルゴリズムを使用すべきでしょうか?

これらは、カリフォルニア大学サンディエゴ校の機械工学者とコンピュータ科学者のチームが最近発表した研究で答えようとした質問です。 ロボット工学と自動化に関する国際会議 （ICRA）日本では2024年。

「我々の知る限り、これは日常の場面で知的な意思決定を行うために人間のリスク認識を推測するロボットを調査する初の研究だ」と、研究の筆頭著者で、カリフォルニア大学サンディエゴ校機械航空工学部のソニア・マルティネス・ディアス教授の研究グループで博士号を取得したアモド・スレシュ氏は述べた。同氏は現在、米陸軍研究所の博士研究員である。

「私たちは、人間がロボットとやりとりする際に、どの程度リスクを回避しているか、あるいは回避していないかを理解するのに役立つフレームワークを作りたかったのです」と、研究の第二著者で、カリフォルニア大学サンディエゴ校のコンピューターサイエンスおよびエンジニアリング学部でローレル・リーク教授の研究グループに所属し博士号を取得したアンジェリーク・テイラー氏は述べた。テイラー氏は現在、ニューヨークのコーネル工科大学の教授である。

研究チームは行動経済学のモデルに目を向けた。しかし、どのモデルを使うべきかを知りたかった。研究はパンデミックの最中に行われたため、研究者たちは答えを得るためにオンライン実験を設計しなければならなかった。

被験者（主にSTEM系の学部生と大学院生）は、インスタカートの買い物客の役を演じるゲームに参加した。被験者は、食料品店の牛乳売り場に行くために3つの異なる経路から選択する。各経路は5分から20分かかる。経路によっては、重症者を含むCOVID感染者の近くを通るものもあった。

経路によって、COVID感染者からの咳を受けるリスクレベルも異なっていた。 最短経路 被験者を最も病気の人たちと接触させた。しかし、買い物客は目標を早く達成したことで報われた。

研究者らは、新型コロナウイルスに感染した買い物客との距離が近いというリスクを冒す意思があるかどうかというアンケート回答が、一貫して過小評価されていることに驚いた。「見返りがあれば、人々はリスクを冒すことを気にしない」とスレシュ氏は語った。

その結果、ロボットが人間とやりとりするようにプログラムするために、研究者はプロスペクト理論に頼ることにした。 行動経済学 2002年にノーベル経済学賞を受賞したダニエル・カーネマンが開発したモデル。この理論では、人々は基準点と比較して損失と利益を比較検討すると考えられています。

この枠組みでは、人々は利益よりも損失を感じます。そのため、例えば、人々は 1100 ドルを獲得できる確率が 50% のものに賭けるよりも、450 ドルを獲得することを選択します。そのため、研究の被験者は、COVID に感染する潜在的なリスクを考慮するのではなく、確実にタスクを迅速に完了して報酬を得ることに焦点を当てました。

研究者らは、人々にロボットに自分の意図をどのように伝えてほしいかについても質問した。回答には、音声、ジェスチャー、タッチスクリーンなどが含まれていた。

研究者らは次に、より多様な被験者グループを対象に対面調査を実施したいと考えている。

調査結果は 出版された に arXiv プレプリントサーバー。