华东师大计算建模对人类行为预测 为设计拟人性机器人提供新思路

随着科技的飞速发展，机器人技术成为了当代最具前景的科技领域之一。机器人孕育出自我意识，进而可能背叛人类并取代人类成为“世界霸主”，这一经久不衰的主题，在我们的科幻文学作品中反复出现。尽管这是一个虚构的情节，但近年来机器人智能的大幅度提升却是不争的事实。

在人与机器人的交互过程中，我们不禁思考：人类能否创造出具有感知力的机器人？是否能创造出在某种程度上拥有独立意识的机器人？这一问题已被Science Robotics期刊列为当前机器人学领域内的十大主要挑战之一。

为了解答这一问题，华东师范大学的蒯曙光教授及其团队进行了一系列深入的研究。他们深入探讨了理解人类意识产生的底层原理和运转机制的重要性，这涉及到行为层面和神经层面的探索。要想创造出具有感知力的机器人，我们必须首先了解人类感知觉的运转机制以及意识、情感的产生过程。这一过程不仅需要心理学的成果，也需要神经科学的支持。只有当这些研究成果能够完美地模拟人类感知觉的运转机制时，机器人代替或超越人类才成为可能。

近期，该团队通过虚拟现实技术构建了一个可操控的理想社会场景，定量化操作实验变量和度量人类的行为。他们成功地建立了量化行走模型，并进一步将相关模型算法化，实现了从理论概念到计算模型再到工程算法的跨越。这一创新性的研究为机器人技术带来了革命性的进步，显著提高了社交机器人的人性化水平。

该团队的这一重要成果以《基于人类行为的社会行走模型提高了社交机器人的人性化水平》为题，在Nature Machine Intelligence上发表。论文的通讯作者是蒯曙光教授，而博士后周晨、博士生缪明诚、本科毕业生陈欣然、胡逸斐以及在读本科生苌琦、鄢明远都是该论文的共同作者。

这项研究结合了虚拟现实、计算建模等技术手段，对人类行为进行精准预测。在理论层面上，该研究建立了一个简单规则，结合数学推导来解释人类在复杂社会场景下的行走行为。这一研究框架的成功构建为未来的机器人技术发展提供了新的方向。通过将传统社会学、心理学关于人类交互的抽象定义与概念化的特征转化为可直接应用在机器人平台中的算法，该研究为类似的研究提供了一套可参考的框架。

该研究的起始点是蒯曙光教授带领团队研究人类对于社会交互的知觉以及社会群体的识别。在此过程中，他们逐步证实了社会交互的信息确实会影响到人类知觉加工的进程。在此基础上，他们进一步探索了社会信息对人类运动系统的影响，选择了行走这一基础且常见的运动功能作为研究指标。

在研究过程中，团队成员被人类在复杂社会环境中的行走导航能力所震撼，并意识到当下的主流机器人导航算法无法体现出人类在社会环境中的行为特征。他们产生了利用心理物理学将人类在社会场景下的行走行为进行量化分析和计算建模的想法，并希望将这些模型应用于导航机器人平台，以提升机器人的拟人性与人机交互体验。

这一研究不仅为我们理解人类行为提供了新的视角，也为机器人技术的发展带来了新的机遇。通过结合虚拟现实与计算建模，我们有望创造出更加人性化、更加智能的机器人，为人类的生活带来更多的便利和乐趣。在人类复杂的社会场景中行走，行为多样且自由度极高，长期以来，研究者们一直在探索能否用简洁的数学模型来描述这些行为。针对这一难题，蒯曙光教授团队经过深入研究和内部讨论，逐渐明确了研究方向和技术路径。

他们首先运用虚拟现实技术，构建了一个简化的理想社会场景，以此为基础进行量化实验，从中提取出基本规则，并用数学模型精确描述。随后，他们将这一模型从简单场景推广到复杂的社交环境中，每一次成功的预测都让他们兴奋不已。

这项研究不仅为设计具有拟人性的机器人提供了新的思路和研究框架，更在机器人导航领域展现出巨大潜力。如何模拟机器人的社会性，是提升机器人行为表现和人机交互体验的关键。

通过探究人类社会行为背后的计算原则，并应用于机器人导航中，不仅能令环境中的人类感到更加自然和舒适，还能从根本上提高机器人的导航效率。针对机器人导航领域中的“凝固机器人”问题，该团队提出的模型能够精准预测复杂环境中人类的行走轨迹，使机器人表现出符合人类预期的行走方式，有效避免卡顿情况。

尽管人类的社会行为极其复杂，涉及众多因素如文化背景、情绪、意图、人际关系等，但该团队仍致力于简化抽象日常生活中的普遍情况。接下来，他们计划构建情景化多模态人类社会行为分析平台，对各种复杂的社会因素进行量化和建模，并记录下人类的行为表现和神经活动。

课题组成员还将从脑网络的运算机制出发，深度模拟人类社会行为，最终构建出能够开展高质量社会互动的类脑机器人。他们的目标不仅是让机器人理解人类的行为，更希望机器人能够展现出类人的情感和理解力，从而在社会交往中更加自然、流畅。