机器人可以通过你走路的方式猜出你的感觉

也许你很伤心，垂头丧气，步履蹒跚。也许你是愤怒和警觉，直挺挺地匆匆前行。或者，也许你在街上蹦蹦跳跳，快乐得令人恼火。无论你的步态是什么，再加上你的面部表情，这都是在非语言上向其他人发出信号，他们应该给你多少空间--能够准确地阅读这些暗示是我们社会物种的一项基本技能。

也许对机器人来说也是如此。马里兰大学的研究人员开发了一种名为ProxEmo的算法，这种算法使小型轮式机器人能够实时分析你的步态，并猜测你的感觉。根据感知到的情感，机器人可以选择自己的路线，给你或多或少的空间。对于机器人与人类的互动来说，这似乎是一件小事，但我们也可能会想象，有一天，当机器足够复杂时，它们可能会读懂一个悲伤的人的步态，并试图帮助他们。

“如果有人感到悲伤或困惑，机器人可以走到那个人面前说，哦，你今天看起来很难过，需要帮助吗？”帮助开发ProxEmo的马里兰大学机器人和人工智能研究员阿尼基特·贝拉(Aniket Bera)说。或者，解释步态的能力可能会帮助机器人在不想与其互动的人周围导航。“就像如果一个愤怒的人走向它，它会给你更多的空间，而不是一个悲伤的人，甚至是一个快乐的人，”他说。

直截了当地提醒一下：这个情感智能的机器人是基于感知到的情感来行动的。它不能真正读懂任何人的内心状态。即使是人类也不能百分之百肯定地看着另一个人，说他们知道那个人是高兴的、悲伤的还是生气的。但是，作为一个社会物种，我们已经学会了从一个人的步态中读出表明他们情绪状态的蛛丝马迹。这对不惹恼已经被激怒的人类同胞很有用。

因此，为了建立这个系统，机器人研究人员从人类开始。他们让一群人看着其他人走路，并问了他们一系列关于他们认为步行者的情绪状态是什么的问题。当然，这个练习在很大程度上是主观的。但研究人员从观察同伴的人那里获取了这些数据，然后将其与每个人的步态数据相关联。

然而，为了理解步态的样子，机器人需要客观的数据，而不是主观的判断。因此，研究人员使用算法分析了人们行走的视频，每个人的图像都覆盖了一个有16个关节的骨骼，包括颈部、肩膀和膝盖。然后，他们使用深度学习算法让系统将某些骨骼步态与人类志愿者与那些行走的人联系在一起的情绪联系起来。

他们最终采用了新的ProxEmo算法。他们把它装进一个可爱的黄色四轮机器人(来自机器人公司Clearpath的Jackal)，上面安装了一个摄像头。当机器人滚动时，摄像头会观察路过的行人，而ProxEmo会在每个人身上覆盖16个关节的骨骼-这是对步态的客观测量，算法已经学会了将其与某些情绪联系起来。这就是ProxEmo猜测你的情绪状态，并引导机器人尊重你的个人泡沫的方式。如果系统认为你生气了，这个泡沫可能会变大，如果它认为你很高兴，这个泡沫可能会缩小。

但是这个气泡并不是一个完美的圆形球体--它是长方形的，一种椭球体。贝拉说：“所以你前面有更多的空间，两边有一些空间，而你后面的个人空间更少。”当机器人迎面接近人类时，它需要在前面给出很大的空间，但当它从侧面经过或一旦它在人类后面恢复原来的路线时，就不需要这么做了。

然而，棘手的是，机器人是根据从实验室环境中行走的人提取的干净数据进行训练的-也就是说，他们的四肢在任何时候都是可见的。但在现实世界中，情况并不总是如此。因此，为了让机器人为一个混乱的世界做好准备，研究人员不得不以“噪音”的形式融入一点混沌。在这种情况下，它不是指声音，而是训练它处理各种变量，比如衣服和人是否携带可能遮住手的东西。贝拉说：“增加噪音不会改变人们的情绪，但我们已经添加了不同种类的噪音，然后训练系统即使一只手不见了，你也会盯着那个人看一段时间。”

有朝一日，ProxEmo可能会与另一个能读懂面部暗示的系统配对，建立一个更复杂的情商，这使得它更有可能知道它是应该请求帮助，还是应该对这个人敬而远之。如果我们想让机器人在不伤害人或自己的情况下在我们中间行走和滚动，那么它们必须在识别这些细微差别方面做得更好。

麻省理工学院计算机科学家迪娜·卡塔比(Dina Katabi)没有参与这项研究，她说：“当机器人以不自然的方式行事时，不仅会让人感到不舒服，还可能导致碰撞，因为人无法猜测这个机器人是如何移动的。”“因此，举个例子，如果一个机器人可以避免因为它离得太近而让人感到不舒服，那将是有益的。”

毕竟，把一个花哨的机器人变成一个非常昂贵的出气筒是没有意义的。

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