Talking-Ally, il robot che adegua la comunicazione

La configurazione dell'androide curata dalla Toyohashi University of Technology rappresenta un grande passo in avanti per una comunicazione più fluida e maggiormente efficace tra l'uomo e l'universo robotico

I ricercatori del laboratorio Interactions and Communication Design (ICD) della Toyohashi University of Technology (vanto giapponese in termini di innovazione) hanno realizzato un robot con un metodo di comunicazione che mira a catturare l’attenzione dell’interlocutore umano. Si chiama Talking-Ally ed è configurato per adattare la propria capacità di espressione e in generale il cosiddetto “body language” a seconda se l”interlcutore presta un buon livello di attenzione o no.

Vediamo dal video caricato dall’Università una traccia del suo funzionamento

Il robot segue lo sguardo del suo interlocutore e determina se costui è distratto da, per esempio, un evento sportivo o qualsiasi altra cosa nell’ambiente circostante. Il robot si piega in avanti e annuisce se la persona sta guardando la televisione o gira la propria testa e si guarda intorno se la l’umano sta guardando altrove. Questi comportamenti sono accompagnati da espressioni elaborate ad hoc destinate a riconquistare l’attenzione della persona!

Dal monologo programmato a una maggiore articolazione comunicativa

Gli esperimenti hanno confermato che questi tipi di interazioni indotte aumentano notevolmente l’attenzione della controparte del robot. Va detto che a oggi la maggior parte dei robot esistenti utilizzano meccanismi di monologo, anche se alle prese con un potenziale dialogo con un umano. Dunque continuando a parlare nello stesso modo, anche se l’interlocutore non presta sufficiente attenzione alla comunicazione dell’androide.

Talking-Ally determina in modo dinamico e sincronizza il proprio linguaggio del corpo, adeguando le modalità del confronto verbale all’interno del discorso che vuole fare, secondo il tipo di attenzione ricevuta da chi ha davanti” afferma Michio Okada, uno dei ricercatori della Toyohashi University of Technology. “La nostra analisi mostra che questa tecnica è molto più convincente rispetto alla produzione di comportamenti in modalità random, senza particolare accuratezza“.

 

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