2. Инерциальные отслеживают траекторию, скорость и угол движения конечностей или тела. Носимый экзоскелет анализирует паттерн ходьбы для коррекции.
3. Микрофоны считывают голосовые команды, интонацию и фоновые звуки. Робот распознаёт не только команду «открой», но и тревогу в голосе.
4. Тактильные анализируют силу нажатия, давление и вибрацию. Робот манипулятор регулирует усилие для хрупкого предмета.
5. Биосигнальные получают электрическую активность мозга или мышц. Протез руки начинает движение по намерению, а не по явной команде.
Собранные данные лишь основа работы алгоритмов:
1. Машинное обучение и нейросети выявляют скрытые закономерности в поведении конкретного человека. Например, гарвардский носимый робот для пациентов с ALS и после инсульта использует ML для 94 %-ной точности распознавания индивидуальных движений плеча.
2. Большие языковые модели выполняют роль универсального интерпретатора. Они связывают голосовую команду, контекст и знания о мире. Анализируется абстрактный запрос: «Мне нужен простой стул», — извлекается суть и передаётся техническим модулям для генерации 3D-модели и её последующей сборки роботом.
3. Сенсорная интеграция объединяет потоки данных от разных сенсоров для формирования целостной картины.
Так, умная перчатка BrightSign, переводящая язык жестов в речь, обучается индивидуальным особенностям жестикуляции каждого пользователя, комбинируя данные с датчиков сгиба, инерции и касания.
Реализованные проекты.
Современные протезы и экзоскелеты уже сегодня используют данные ЭМГ и IMU, чтобы предугадать желаемое движение и помочь человеку выполнить его плавно и с меньшими усилиями. Промышленные коботы с камерами глубины учатся считывать жесты оператора для совместной сборки, перенаправляя задачи без перепрограммирования.
Роботы с реалистичной мимикой как китайский Origin M1 с 25 микромоторами для управления лицом, используют камеры в «зрачках», чтобы читать эмоции собеседника и реагировать уместной мимикой, устанавливая эмоциональный контакт.
Несмотря на прогресс последних лет, путь к массовому использованию сложен. Ключевые вызовы на сегодня:
1. Персональные поведенческие и биометрические данные требуют высочайшего уровня защиты.
2. Пользователь должен понимать, как робот принимает решения, и быть уверенным в его надёжности. Прозрачность алгоритмов критически важна.
3. Модель должна постоянно обновляться, подстраиваясь под изменения в привычках или физическом состоянии пользователя.
Дорожная карта внедрения может быть связана описанными десятилетними циклами:
1. В 2020-х годах нишевое внедрение в медицине, реабилитации и премиальном сервисе. Доминируют закрытые, специализированные системы.
2. Ближайшее будущее до 2030-х годов появляются открытые платформы обмена «цифровыми профилями» пользователей с их согласия. Робот в доме, офисе и автомобиле будет настраиваться под одного человека.
3. Перспектива на 2040-е годы в формировании «единого цифрового профиля» человека, к которому будут обращаться любые устройства для интуитивно понятной синхронизации.
Синхронизация человека и робота через большие данные и LLM — это следующий логический шаг в эволюции взаимодействия. Это поле для экспериментов, где сегодня закладывается фундамент будущего, в котором технологии не просто получают наши команды, но и понимают наши намерения.
Если большие данные и мультимодальные сенсоры дают роботу «органы чувств» для восприятия внешних действий человека, то психометрические данные открывают доступ к его внутреннему миру. Это измеряемые показатели психических состояний, установок, эмоций и личностных черт. В их сборе и анализе заключается следующий эволюционный шаг к по-настоящему интуитивному взаимодействию, где робот будет понимать не только команду, но и контекст, настроение и невысказанные потребности пользователя.
Психометрия.
Успешное внедрение роботов, особенно социальных и домашних, зависит не только от их технических возможностей, но и от готовности людей их принять. Простое физическое присутствие робота в жизни человека не гарантирует, что тот захочет с ним взаимодействовать. На это желание влияет сложная совокупность психологических измерений от базовых установок и тревог до восприятия полезности, удобства, удовольствия, доверия, социального присутствия и ожиданий.
Сбор и анализ этих данных позволяют перейти от универсального взаимодействия к персонализированному. Робот, обладающий психометрическим профилем пользователя, может: