توليد العواطف في الوقت الحقيقي في حوار الإنسان-الروبوت باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة

تمكن السلوكيات العاطفية الروبوتات الاجتماعية من إقامة روابط أفضل مع البشر وأيضًا تعمل كأداة للروبوتات للتعبير عن حالاتهم الداخلية. لقد تم إثبات أن العواطف مهمة للإشارة إلى الفهم في التفاعل بين الإنسان والروبوت (HRI). تهدف هذه الدراسة إلى استغلال قوة النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) وتقترح نهجًا للتحكم في السلوك العاطفي للروبوتات. من خلال تفسير تقييم العواطف كمهام التعرف على العواطف في المحادثات (ERC)، استخدمنا GPT-3.5 لتوقع عاطفة دور الروبوت في الوقت الحقيقي، باستخدام تاريخ الحوار للمحادثة الجارية. أشار الروبوت إلى العاطفة المتوقعة باستخدام تعابير الوجه. تم تقييم النموذج في دراسة مستخدمين ضمن نفس الموضوعات (N = 47) حيث تم مقارنة توليد العواطف المدفوع بالنموذج بحالات لم يعرض فيها الروبوت أي عواطف وحالات أعرب فيها عن عواطف غير متوافقة. تفاعل المشاركون مع الروبوت من خلال لعب لعبة فرز البطاقات التي تم تصميمها خصيصًا لاستحضار العواطف. أشارت النتائج إلى أن العواطف تم توليدها بشكل موثوق من قبل النماذج اللغوية الكبيرة وقد تمكن المشاركون من إدراك عواطف الروبوت. وُجد أن تعبيرات وجه الروبوت العاطفية المدفوعة بالنموذج المتوافقة قد تم إدراكها على أنها أكثر إنسانية بشكل ملحوظ، وملائمة عاطفيًا، وتثير انطباعًا أكثر إيجابية. كما حصل المشاركون على درجات أفضل بكثير في لعبة فرز البطاقات عندما عرض الروبوت تعبيرات وجه متوافقة. من منظور تقني، تُظهر الدراسة أنه يمكن استخدام النماذج اللغوية الكبيرة للتحكم بشكل موثوق في السلوك العاطفي للروبوتات في الوقت الحقيقي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام نتائجنا في وضع تفاعلات جديدة بين الإنسان والروبوت، مما يجعل الروبوتات أكثر فعالية في الأدوار التي تكون فيها التفاعلات العاطفية مهمة، مثل العلاج، ورفقة، أو خدمة العملاء.