Группа тайваньских учёных разрабатывает инновационную когнитивную систему для роботов, основанную на языковой модели GPT-4, с целью формирования у них уникальных личностных характеристик. Основная задача — повысить качество взаимодействия между человеком и роботом, сделав общение более естественным, гибким и эмоционально насыщенным. Современные методы моделирования личности роботов зачастую ограничены и не обеспечивают необходимой глубины и правдоподобия в поведении.
Ключевая проблема заключается в дефиците у роботов важных компонентов человеческого познания — эмоций, мотивации, внимания и долговременной памяти. Их отсутствие снижает способность машин к адекватному восприятию и интерпретации социального контекста. Новый подход предлагает использовать комплексную структуру, которая включает прогнозирование будущих событий для генерации эмоциональных реакций, а также методы встраивания и извлечения информации для моделирования долговременной памяти.
Предлагаемая модель личности робота основана на синтезе нескольких психологических концепций, включая ролевой конструктивный репертуар Джорджа Келли и 16 личностных факторов Кеттелла. Такой многоаспектный подход позволяет создавать более реалистичные и многогранные личности, выходящие за рамки классической модели «Большой пятёрки» черт характера. Робот Mobi, построенный на базе данной системы, демонстрирует способность вести диалог с учётом собственной индивидуальности, эффективно разрешать социальные конфликты и точно понимать намерения пользователя.
Для оценки эффективности симуляции личности применялись стандартизированные тесты — IPIP-NEO и «Большая пятёрка». Сравнение результатов робота и человека выявило высокую степень соответствия и достоверности имитации человеческих личностных черт. Кроме того, Mobi проявил способности к «теории ума» — умению распознавать мысли и намерения собеседника, что существенно расширяет возможности взаимодействия.
Развитие личности роботов открывает перспективы для их применения в различных областях — от сферы обслуживания и образования до медицины и создания цифровых двойников реальных людей. Возможность прогнозирования и адаптации поведения с учётом личностных характеристик способствует появлению более вовлечённых, социально адаптивных и целенаправленных диалоговых агентов.
Дальнейшие исследования планируется сосредоточить на разработке динамических моделей личности, способных эволюционировать в процессе взаимодействия с пользователями, что позволит ещё глубже интегрировать роботов в повседневную жизнь и профессиональные сферы.