रोबोट टिप # 42: मुस्कान और लोग आपके लिए पहुंचेंगे

हमारे आसपास की दुनिया लगातार और लगातार बदलती रहती है, चाहे हम इसे चाहें या न चाहें। और इसमें एक बड़ी भूमिका प्रौद्योगिकियों द्वारा निभाई जाती है, जिसका विकास और प्रसार हर साल अधिक से अधिक सक्रिय होता जा रहा है। हम अब कार को दुर्लभ नहीं मानते हैं, लेकिन मोबाइल संचार को जादू के रूप में देखते हैं। प्रौद्योगिकी हमारे दैनिक जीवन, काम और खुद का हिस्सा बन गई है। टर्मिनेटर के बारे में फिल्मों के अनुसार, भविष्यवादी और विज्ञान कथा लेखकों के बीच सबसे लोकप्रिय विषयों में से एक रोबोट है - स्वायत्त मशीनें जो किसी व्यक्ति के लिए जीवन को आसान बना सकती हैं या ग्रह पर सभी जीवित चीजों के कुल नरसंहार की व्यवस्था कर सकती हैं। किसी भी मामले में, बहुत ही हास्यास्पद सवाल बने हुए हैं - कोई व्यक्ति मशीन के साथ कैसे व्यवहार करेगा, क्या वह इस पर भरोसा करेगा, और उनका सहयोग कितना प्रभावी होगा? अमेरिकी सेना के अनुसंधान प्रयोगशाला के वैज्ञानिकों ने व्यवहार के किन पहलुओं को स्थापित करने के लिए प्रयोगों की एक श्रृंखला आयोजित करने का फैसला किया और स्वायत्त मशीन के "उपस्थिति" ने मनुष्यों के साथ सहयोग में सुधार किया। वास्तव में हम यह पता लगाने में कामयाब रहे कि हम उनकी रिपोर्ट से सीखते हैं। चलो चलते हैं

अध्ययन का आधार

आदमी और मशीन के रिश्ते को बेहतर ढंग से समझने के लिए, आपको पहले आदमी और आदमी के बीच के रिश्ते को देखना चाहिए। यह देखते हुए कि ग्रह की आबादी कई समूहों (धर्म, राष्ट्रीयता, जातीयता, आदि) में विभाजित है, एक व्यक्ति हमेशा लोगों को "हम" और "वे" में विभाजित करेगा। शोधकर्ताओं के अनुसार अलगाव की यह प्रक्रिया, अवचेतन स्तर पर आगे बढ़ती है और सहयोग के लिए एक ही समूह से संबंधित व्यक्ति को चुनने की संभावना में वृद्धि की ओर ले जाती है। वैज्ञानिकों ने यह भी ध्यान दिया कि इन प्राथमिकताओं का अन्य राष्ट्रीयताओं, धर्मों और अन्य चीजों के लोगों के साथ भेदभाव की अभिव्यक्तियों से कोई लेना-देना नहीं है।

स्वायत्त मशीनों के मामले में, यह स्पष्ट नहीं है कि इस तरह का सामाजिक वर्गीकरण आदमी और मशीन के सहयोग के समय होता है या नहीं। यदि यह है, तो इसे कैसे प्रकट किया जाता है, इसे कैसे विनियमित किया जाता है, और इसे कैसे बदला जा सकता है?

इसका परीक्षण करने के लिए, वैज्ञानिकों ने प्रयोगों की एक श्रृंखला आयोजित की, जिनमें से प्रतिभागियों को दो दूर संस्कृतियों (यूएसए और जापान) के लोग थे और एक ही संस्कृतियों के अनुरूप आभासी चेहरे वाले कार और कुछ भावनाओं को व्यक्त करते थे।

यूएसए से 468 और जापान से 477 प्रतिभागी थे।

संयुक्त राज्य अमेरिका से एक समूह के लिए जनसांख्यिकीय विशेषताएं इस प्रकार थीं:

• लिंग: 63.2% - पुरुष और 36.8% - महिलाएं;
• आयु: 0.9% - 18-21; 58.5% - 22-34; 21.6% - 35-44; 10.7% - 45-54; 6.2% - 55-64; 2.1% - 64 वर्ष से अधिक;
• जातीयता: 77.3% - भारत-यूरोपीय; 10.3% - अफ्रीकी अमेरिकी; 1.3% - पूर्व भारतीय; 9.2% - हिस्पैनिक; 6.0% - एशियाई (दक्षिण-पूर्व)।

जापान से समूह की जनसांख्यिकीय विशेषताएं इस प्रकार थीं:

• लिंग: 67.4 - पुरुष और 32.6% - महिलाएं;
• आयु: 0.6% - 18-21; 15.7% - 22-34; 36.4% - 35-44; 34.7% - 45-54; 10.4% - 55-64; 2.1% - 64 वर्ष से अधिक;
• जातीयता: 0.6% - पूर्व भारतीय; 99.4% - एशियाई (दक्षिण-पूर्व)।

व्यक्तिगत वर्गीकरण के आधार पर लोग अलग-अलग तरीकों से एक-दूसरे से संबंधित हो सकते हैं, लेकिन यह याद रखने योग्य है कि एक स्वायत्त मशीन एक व्यक्ति नहीं है। इसलिए, यह डिवाइस पहले से ही किसी अन्य सामाजिक समूह से संबंधित है, इसलिए डिफ़ॉल्ट रूप से बोलना है। बेशक, एक व्यक्ति एक मशीन को सामाजिक अभिनेता (किसी प्रकार की सहभागिता में भागीदार) के रूप में देख सकता है, लेकिन वह इसे अलग तरह से महसूस करेगा कि वह किसी अन्य जीवित व्यक्ति को मांस और रक्त से क्या अनुभव करेगा।

इसका एक बड़ा उदाहरण "रॉक-पेपर-कैंची" के खेल के दौरान मानव मस्तिष्क का पहले का अध्ययन है। जब कोई व्यक्ति किसी अन्य व्यक्ति के साथ खेला जाता है, तो औसत दर्जे का प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स सक्रिय हो जाता था, जो मानसिककरण * में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

मानसिककरण * - स्वयं और अन्य लोगों की मानसिक स्थिति का प्रतिनिधित्व करने की क्षमता।

लेकिन मशीन के साथ खेलते समय, मस्तिष्क का यह हिस्सा सक्रिय नहीं था।

इसी तरह के परिणाम अल्टीमेटम गेम के साथ प्रयोगों द्वारा दिखाए गए थे।

अल्टीमेटम गेम * एक आर्थिक खेल है जिसमें खिलाड़ी नंबर 1 को एक निश्चित राशि मिलती है और उसे खिलाड़ी नंबर 2 के साथ साझा करना चाहिए, जिसे वह पहली बार देखता है। ऑफ़र कोई भी हो सकता है, लेकिन अगर खिलाड़ी नंबर 2 इसे मना कर देता है, तो दोनों खिलाड़ियों को पैसा नहीं मिलेगा।

जब खिलाड़ी # 2 को खिलाड़ी # 1 (मानव) से अनुचित प्रस्ताव मिला, तो उसने नकारात्मक भावनाओं के गठन के लिए जिम्मेदार मस्तिष्क के केंद्रीय लोब के वर्गों को सक्रिय किया। यदि खिलाड़ी 1 कार थी, तो ऐसी कोई प्रतिक्रिया नहीं देखी गई थी।

इस तरह के प्रयोग एक बार फिर इस तथ्य की पुष्टि करते हैं कि एक व्यक्ति किसी अन्य व्यक्ति की तुलना में एक मशीन को अलग तरह से मानता है। कुछ शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि मशीन हमारी प्रवृत्ति के दृष्टिकोण से हमारे लिए प्रतिस्पर्धा का प्रतिनिधित्व नहीं करती है, और इसलिए मस्तिष्क के कुछ क्षेत्रों की गतिविधि में इसी तरह की कमी (या बिल्कुल भी नहीं) है।

सब कुछ काफी तार्किक है: आदमी आदमी के लिए एक भेड़िया है, लेकिन भेड़ियों के बीच भी एक निश्चित डिग्री और कुछ स्थितियों में सहयोग करने की इच्छा है। लेकिन कार एक लोमड़ी के रूप में कार्य करती है, जिसके साथ भेड़ियों शब्द से बिल्कुल भी सहयोग नहीं करना चाहते हैं। हालांकि, इस तरह की प्राथमिकताएं इस तथ्य को रद्द नहीं करती हैं कि हमारी दुनिया में अधिक से अधिक रोबोट हैं, और इसलिए हमें और उनके बीच संबंधों को बेहतर बनाने के लिए तरीकों को खोजने की आवश्यकता है।

शोधकर्ताओं ने सांस्कृतिक पहचान के रूप में इस प्रकार के सामाजिक वर्गीकरण का उपयोग करने का निर्णय क्यों लिया? सबसे पहले, यह पहले से ही पहले से ही स्थापित किया गया है कि एक व्यक्ति मशीनों पर सकारात्मक प्रतिक्रिया करता है जिसमें कुछ भाषण विशेषताओं (जोर, उदाहरण के लिए), सामाजिक मानदंडों और दौड़ होती है।

दूसरे, ऐसे मामलों में जहां विभिन्न सामाजिक समूहों के प्रतिनिधि प्रयोगों में भाग लेते हैं, पहले चरण में सहयोग और प्रतिस्पर्धा का एक अलग अंतर पता लगाया जाता है। बाद के चरणों में, जब प्रतिभागियों को एक-दूसरे को बेहतर तरीके से पता चलता है, तो व्यवहार की एक स्पष्ट रेखा अनुभव के कार्य के अनुरूप तैयार होती है। सीधे शब्दों में कहें, विभिन्न सामाजिक समूहों के प्रतिभागियों ने पहली बार एक दूसरे पर भरोसा नहीं किया, तब भी जब अनुभव का कार्य सहयोग से संबंधित था। लेकिन कुछ समय बाद, विश्वास और कार्य को पूरा करने की इच्छा ने अवचेतन अविश्वास को पछाड़ दिया।

तीसरे, पिछले प्रयोगों से पता चला है कि अगर हम अधिक स्थितिजन्य महत्वपूर्ण संकेतों (भावनाओं) का सहारा लेते हैं तो सामाजिक वर्गीकरण पर आधारित सहयोग की प्रारंभिक अपेक्षाओं को खारिज किया जा सकता है।

यही है, शोधकर्ताओं ने उन सामाजिक समूहों की दृश्य विशेषताओं के साथ मशीन को समाप्त कर दिया, जिनमें प्रयोग प्रतिभागी (लोग) थे, और कई भावनात्मक अभिव्यक्तियां थीं, और फिर कनेक्शन की पहचान करने के लिए विभिन्न संयोजनों की जांच की।

इस सब से, दो मुख्य परिकल्पनाओं की पहचान की गई। पहला है सांस्कृतिक पहचान के सकारात्मक संकेतों का जुड़ाव, उन प्रतिकूल पूर्वाग्रहों को कम कर सकता है जो लोग मशीनों के बारे में डिफ़ॉल्ट रूप से करते हैं। दूसरा, भावनाओं की अभिव्यक्ति सांस्कृतिक पहचान के आधार पर सहयोग / प्रतिस्पर्धा की अपेक्षाओं को पार कर सकती है। दूसरे शब्दों में, यदि आप कार को एक निश्चित सांस्कृतिक समूह की दृश्य विशेषताएं देते हैं, तो उसी समूह के लोग अवचेतन रूप से इस पर अधिक भरोसा कर सकते हैं। हालांकि, कुछ भावनाओं के प्रकट होने की स्थिति में, मशीन की अनिच्छा को सहयोग में प्रवेश करने का संकेत देते हुए, सभी सांस्कृतिक पूर्वाग्रह तुरंत महत्वपूर्ण हो जाते हैं।

उत्सुकता से, प्रयोग कैदी की दुविधा पर आधारित था - एक ऐसा खेल जिसमें सहयोग एक जीत रणनीति नहीं है। खेलों के सिद्धांत के बाद, अन्य खिलाड़ियों के लाभों के बारे में सोचने के बिना, कैदी (खिलाड़ी) हमेशा अपने स्वयं के लाभ को अधिकतम करेगा। इस प्रकार, तर्कसंगतता को सहयोग करने के लिए विश्वासघात और अनिच्छा की ओर खिलाड़ियों को धक्का देना चाहिए, लेकिन वास्तव में ऐसे प्रयोगों के परिणाम अक्सर तर्कसंगत से दूर होते हैं, जो इस गणितीय खेल के नाम पर "दुविधा" शब्द की उपस्थिति की व्याख्या करता है। एक छोटी सी पकड़ है: यदि एक खिलाड़ी मानता है कि दूसरा सहयोग नहीं करेगा, तो उसे भी सहयोग नहीं करना चाहिए, हालांकि, अगर दोनों खिलाड़ी इस तरह की रणनीति का पालन करते हैं, तो दोनों हार जाएंगे।

प्रयोग के परिणाम

चित्र संख्या 1

कुल में, प्रयोग में भाग लेने वालों में से प्रत्येक ने मशीन के साथ खेलने के 20 दौर बिताए। ऊपर की छवि एक लाभ मैट्रिक्स है। खेल के दौरान प्राप्त अंकों में वास्तविक वित्तीय लाभ थे, क्योंकि उन्हें बाद में $ 30 की विजेता राशि के साथ लॉटरी टिकट में बदल दिया गया था।

प्रयोग का मुख्य उद्देश्य यह पहचानना था कि प्रतिभागी लोगों या मशीनों के साथ कैसे सहयोग / प्रतिस्पर्धा करेंगे, साथ ही साथ सांस्कृतिक पहचान और भावनाएं इन प्रक्रियाओं को कैसे प्रभावित करेंगी।


चित्र संख्या 2

उपरोक्त दो अलग-अलग भावनाओं (तटस्थ, उदासी, अफसोस और खुशी) को व्यक्त करने वाली मशीनों के लिए आभासी चेहरे (यूएसए और जापान) हैं। यह ध्यान देने योग्य है कि सभी प्रतिभागियों द्वारा आभासी चेहरे का उपयोग किया गया था, अर्थात्। लोग और कारें।

भावनात्मक श्रृंखला को संयोग से नहीं चुना गया था। पहले कैदी की दुविधा के साथ किए गए प्रयोगों से पता चला कि कुछ भावनाएं सहयोग को प्रोत्साहित कर सकती हैं, जबकि अन्य प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं, यह उस समय पर निर्भर करता है जब वे व्यक्त किए जाते हैं।

इस मॉडल में, मशीन की भावनाएं, और उनके कारण होने वाले कार्यों को दो मुख्य श्रेणियों में विभाजित किया गया था।

प्रतिस्पर्धा के लिए एक व्यक्ति को धक्का देना:

• आपसी सहयोग के बाद पछतावा (मशीन अपने लाभ के लिए मानव सदस्य को संचालित करने का अवसर चूक गई);
• ऑपरेशन के बाद खुशी (प्रतिभागी सहयोग करता है, लेकिन कार से बदले में कुछ भी नहीं प्राप्त करता है);
• आपसी प्रतिस्पर्धा के बाद उदासी / आपसी सहयोग के बाद तटस्थ भाव।

लोगों को सहयोग करने के लिए प्रोत्साहित करना:

• आपसी सहयोग की खुशी;
• शोषण से पछतावा;
• आपसी प्रतिस्पर्धा के बाद उदासी।

इस प्रकार, प्रयोग में एक ही समय में कई चर थे: सांस्कृतिक पहचान (यूएसए या जापान), घोषित प्रकार का भागीदार (व्यक्ति या मशीन) और व्यक्त की गई भावनाएं (प्रतिस्पर्धी या सहयोगी)।

प्रयोगों के परिणामों को प्रतिभागियों के जोड़े के प्रकार के अनुसार दो श्रेणियों में विभाजित किया गया था: एक सांस्कृतिक समूह के प्रतिभागी और विभिन्न सांस्कृतिक समूहों के प्रतिभागी।


चित्र संख्या 3

ऊपर परिणामों के एक ग्राफ (विचरण का विश्लेषण, अर्थात् एनोवा) के प्रयोगों में खेल में विभिन्न सांस्कृतिक समूह एक साथ आए। जैसा कि अपेक्षित था, लोगों के साथ सहयोग (M = 41.15, SE = 2.39) मशीनों (M = 34.45, SE = 2.25) के सहयोग से अधिक व्यक्त किया गया था। भावनाओं के बारे में, सब कुछ कम अनुमानित नहीं था - खिलाड़ियों ने अधिक बार उन लोगों के साथ सहयोग किया जिन्होंने सहयोग की भावनाएं व्यक्त कीं (एम = 45.42, एसई = 2.97) प्रतिस्पर्धा की भावनाओं की तुलना में (एम = 29.34, एसई = 2.70)। तटस्थ भावनाएं (एम = 38.63, एसई = 2.85) प्रतिस्पर्धी लोगों को भी पीछे छोड़ देती हैं।

यह उत्सुक है कि मानव खिलाड़ियों में आत्मविश्वास को प्रेरित करने वाली भावनाओं ने इस तथ्य को पूरी तरह से बेअसर कर दिया कि वे मशीन के साथ खेलते हैं, जिससे अविश्वास की डिग्री कम हो जाती है।


चित्र संख्या 4

जब भागीदार एक ही सांस्कृतिक समूह के साझेदारों के साथ आए, तो स्थिति समान थी। सहकारी (एम = 45.55, एसई = 2.61) भावनाएं तटस्थ (एम = 37.42, एसई = 2.81) और प्रतिस्पर्धी (एम = 28.99, एसई = 2.78) से आगे निकल गईं।

परिणामों की समग्रता यह स्पष्ट करती है कि एक व्यक्ति एक मशीन के साथ संचार में विश्वास और अविश्वास के समान मनोवैज्ञानिक मापदंडों का उपयोग करता है। स्वायत्त कारों को शुरू में एक सामाजिक समूह के सदस्य के रूप में माना जाता है। हालांकि, मानव साथी के लिए उपयुक्त एक निश्चित सांस्कृतिक पहचान के लक्षणों के साथ एक दृश्य चेहरे का उपयोग मशीन के अविश्वास को कम कर सकता है।

सबसे महत्वपूर्ण अवलोकन यह है कि सांस्कृतिक पहचान और मशीनों का संबंध पूरी तरह से सही से समतल है, इसलिए बोलने के लिए, भावनाएं।

अध्ययन की बारीकियों के साथ एक अधिक विस्तृत परिचित के लिए, मैं सुझाव देता हूं कि आप वैज्ञानिकों की रिपोर्ट देखें ।

उपसंहार

यह अध्ययन बहुत अस्पष्ट है, लेकिन यह हमें मानव मनोविज्ञान की एक महत्वपूर्ण विशेषता दिखाता है। हम अनजाने में अपने आस-पास के लोगों को कुछ सामाजिक समूहों में वर्गीकृत करते हैं, जो हमारे समूह के लोगों में अधिक विश्वास का अनुभव करते हैं। यह हमारी प्राथमिक प्रतिक्रिया है। लेकिन यह केवल एक ही नहीं है, क्योंकि जब किसी व्यक्ति के साथ संवाद करते हैं, तो हम भावनाओं, भाषण के तरीके, आवाज, आदि द्वारा व्यक्त किए गए कई संकेत (दृश्य और ध्वनि) प्राप्त करना शुरू करते हैं। ये संकेत हमारे लिए एक व्यक्ति के प्रतिनिधित्व की तस्वीर को पूरक करते हैं, जिससे हम निर्णय लेने के क्षण में - जिस पर भरोसा किया जाए या नहीं, उस पर खदेड़ दिया जाता है। दूसरे शब्दों में, हमारे सिर में होने वाले सामाजिक वर्गीकरण का कोई फर्क नहीं पड़ता जब यह जीवंत संचार की बात आती है। यह पुरानी कहावत है: "उन्हें कपड़े से अभिवादन किया जाता है, लेकिन मन से बच जाता है" और "किसी पुस्तक को उसके कवर से नहीं आंकें"।

कारों के संबंध में, एक व्यक्ति को हमेशा आशंका और अविश्वास के साथ जोड़ा जाता था, जो अक्सर महत्वपूर्ण कारणों से समर्थित नहीं होते थे। मनुष्य की प्रकृति ऐसी है - जो कि विदेशी है। हालाँकि, जिस तरह ज्ञान अज्ञानता पर विजय प्राप्त करता है, उसी प्रकार स्वायत्त मशीनों के साथ वास्तविक बातचीत भावनाओं को व्यक्त करने में सक्षम है जो मानव पूर्वाग्रहों पर विजय प्राप्त करता है।

क्या इसका मतलब यह है कि भविष्य में सभी रोबोट में भावनाएं होनी चाहिए? हाँ और नहीं। शोधकर्ताओं, जिनके काम की हमने आज जांच की, उनका मानना ​​है कि रोबोट के लिए भावनाओं के पहले जोड़े में एक उत्कृष्ट कार्य होगा जो लोगों के एक समाज द्वारा स्वायत्त मशीनों को अपनाने की प्रक्रिया को तेज कर सकता है। भेड़ियों के साथ रहने के लिए मैं क्या कह सकता हूं - एक भेड़िया की तरह हवेल, चाहे वह कितना भी कठोर क्यों न हो।

इसके अलावा, हम पहले से ही अपने स्वयं के लक्षणों के साथ रोबोट का समर्थन करते हैं: हम उन्हें अपनी आंखों की तरह बनाते हैं, हमारे जैसे चेहरे, उन्हें आवाज़ और भावनाओं के साथ संपन्न करते हैं। एक व्यक्ति हमेशा कार को मानवीय बनाने की कोशिश करेगा, और, जैसा कि यह अध्ययन दिखाता है, व्यर्थ नहीं।



आपका ध्यान के लिए धन्यवाद, जिज्ञासु बने रहें और हर किसी के लिए एक शानदार सप्ताहांत हो, दोस्तों! :)

हमारे साथ बने रहने के लिए धन्यवाद। क्या आप हमारे लेख पसंद करते हैं? अधिक दिलचस्प सामग्री देखना चाहते हैं? एक ऑर्डर देकर या अपने दोस्तों को सलाह देकर, $ 4.99 से डेवलपर्स के लिए क्लाउड VPS , प्रवेश स्तर के सर्वरों के अनूठे एनालॉग पर हैबर उपयोगकर्ताओं के लिए 30% छूट का समर्थन करें, जो हमने आपके लिए आविष्कार किया है: VPS (KVM) E5-2650 v4 (6) के बारे में पूरी सच्चाई Cores) $ 20 से 10GB DDR4 240GB SSD 1Gbps या सर्वर कैसे साझा करें? (विकल्प RAID1 और RAID10 के साथ उपलब्ध हैं, 24 कोर तक और 40GB DDR4 तक)।

डेल R730xd 2 बार सस्ता? केवल हमारे पास 2 x Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 TV नीदरलैंड के 199 डॉलर में से है! डेल R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - $ 99 से! इन्फ्रास्ट्रक्चर Bldg का निर्माण कैसे करें के बारे में पढ़ें । एक पैसा के लिए 9,000 यूरो की लागत डेल R730xd E5-2650 v4 सर्वर का उपयोग कर वर्ग?