Zugl.: Karlsruhe, Univ., Diss., 2008 / Hergestellt on demand. - Auch im Internet unter der Adresse http://uvka.ubka.uni-karlsruhe.de/shop/download/1000008097 verfügbar

Zugl.: Karlsruhe, Univ., Diss., 2008 / Hergestellt on demand

With the continuous development of artificial intelligence, there is an effort to let the expressed mind of robots resemble more and more human-like minds. However, just as the human-like appearance of robots can lead to feelings of aversion to such robots, recent research has shown that the apparent mind expressed by machines can also be responsible for their negative evaluations. This work strives to explore facets of aversion evoked by machines with human-like mind (uncanny valley of mind) within three empirical projects from a psychological point of view in different contexts, including the resulting consequences. In Manuscript #1, the perspective of previous work in the research area is reversed and thus shows that humans feel eeriness in response to robots that can read human minds, a capability unknown from human-human interaction. In Manuscript #2, it is explored whether empathy for a robot being harmed by a human is a way to alleviate the uncanny valley of mind. A result of this work worth highlighting is that aversion in this study did not arise from the manipulation of the robot’s mental capabilities but from its attributed incompetence and failure. The results of Manuscript #3 highlight that status threat is revealed if humans perform worse than machines in a work-relevant task requiring human-like mental capabilities, while higher status threat is linked with a higher willingness to interact, due to the machine’s perceived usefulness. In sum, if explanatory variables and concrete scenarios are considered, people will react fairly positively to machines with human-like mental capabilities. As long as the machine’s usefulness is palpable to people, but machines are not fully autonomous, people seem willing to interact with them, accepting aversion in favor of the expected benefits. / Mit der stetigen Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz besteht das Bestreben, das ausgedrückte Bewusstsein von Robotern dem menschlichen Bewusstsein immer mehr nachzubilden. Die Forschung hat dargelegt, dass das augenscheinlich von Maschinen ausgedrückte Bewusstsein für negative Bewertungen verantwortlich sein kann (Uncanny Valley of Mind). Dieser Befund soll aus psychologischer Perspektive in verschiedenen Kontexten inklusive der daraus resultierenden Konsequenzen genauer betrachtet werden. Mit Manuskript #1 wird die Perspektive bisheriger Arbeiten in dem Forschungsgebiet umgekehrt und gezeigt, dass Menschen Unheimlichkeit gegenüber Robotern empfinden, die scheinbar menschliche Gedanken lesen können, was aus der Mensch-Mensch-Interaktion unbekannt ist. In Manuskript #2 wird der Frage nachgegangen, ob Empathie für einen von einem Menschen verletzt werdenden Roboter eine Möglichkeit ist, das Uncanny Valley of Mind abzuschwächen. Ein hervorzuhebendes Resultat dieser Arbeit ist, dass Aversion in dieser Studie nicht durch die Manipulation der Bewusstseinszustände des Roboters aufgekommen ist, sondern durch dessen attribuierte Inkompetenz und sein Versagen. Die Ergebnisse von Manuskript #3 zeigen, dass Statusbedrohung auftritt, wenn Menschen bei einer arbeitsrelevanten Aufgabe, die menschenähnliche mentale Fähigkeiten erfordert, schlechter abschneiden als Maschinen. Es wird auf die wahrgenommene Nützlichkeit der Maschine Bezug genommen um zu erklären, dass höhere Statusbedrohung mit höherer Bereitschaft zur Interaktion assoziiert ist. Zusammenfassend reagieren Menschen recht positiv auf Maschinen mit menschenähnlichen mentalen Fähigkeiten, sobald erklärende Variablen und konkrete Szenarien mitberücksichtigt werden. Solange die Nützlichkeit der Maschinen deutlich gemacht wird, diese aber nicht vollkommen autonom sind, scheinen Menschen gewillt zu sein, mit diesen zu interagieren und dabei Gefühle von Aversion zugunsten der antizipierten Vorteile in Kauf zu nehmen.

Physikalische Simulation ist eine effektive und praktische Methode, um die Probleme der realen Welt zu untersuchen und zu erforschen. Jedoch kann die Simulation wertvolle Ergebnisse für die Robotik nur in enger Verbindung zu den realen Robotern liefern. In der Arbeit haben wie Methoden untersucht, die einen glatten Übergang von simulierten zu realen Robotern für die Steuerung humanoider Roboter erlauben. Wir haben ein Framework entwickelt, in dem Roboter sowohl in realen als auch in simulierten Umgebungen arbeiten können. Wir haben einen Simulator für humanoide Roboter auf konzeptioneller und experimenteller Ebene durch entsprechende Experimente evaluiert. Weiterhin haben wir den Simulator um zusätzliche Modelle erweitert und Parameter mithilfe Evolutionärer Algorithmen optimiert. Schließlich haben wir Bewegungen in Simulationen mit Maschinellem Lernen entwickelt und erfolgreich auf reale Roboter übertragen. Als Resultat können Roboter Teams sowohl in den Simulationsligen als auch in den realen Ligen des RoboCup mit identischen Steuerungen Fußball spielen. Das ergibt eine enge Verbindung zwischen den Entwicklern von simulierten und realen Robotern. / Physical simulation is an effective and practical method, to apply to the study and exploration of real world problems. However, simulation can offer valuable results for robotics only in close connection to real robots. In this thesis, we investigated how to create a mechanism that provides a smooth gradient to transfer humanoid robot control from simulated robot to real robot. We developed a framework for running robots both in real and simulated settings; and evaluated a humanoid robot simulator at a conceptual model level and results level by conducting experiments. Then, we improved the simulator by adding missing models and optimizing parameters with Evolutionary Algorithms. Finally, we developed motions in the simulations, with the help of Machine Learning, and transferred them to real robots successfully. As a result, a robot team can play soccer using identical controls in both the simulation and real RoboCup leagues. This constitutes a close connection between the communities working with simulated and real robots.

Humanizing Technologies GmbH develops Intelligent software for the humanoid robots from Softbank Robotics. The main objective of this thesis is to develop and deploy Conversational Artificial Intelligence software into the humanoid robots using deep learning techniques. Development of conversational agents using Machine Learning or Artificial Intelligence is an intriguing issue with regards to Natural Language Processing. Great research and experimentation is being conducted in this area. Currently most of the chatbots are developed with rule based programming that cannot hold conversation which replicates real human interaction. This issue is addressed in this thesis with the development of Deep learning conversational AI based on Sequence to sequence, Attention mechanism, Transfer learning, Active learning and Beam search decoding which emulates human like conversation. The complete end to end conversational AI software is designed, implemented and deployed in this thesis work according to the conceptual specifications. The research objectives are successfully accomplished and results of the proposed concept are dis- cussed in detail.

Biped robots with serial links driven by an electric motor experience problems because the motor and transmission are installed in each joint, causing the legs to become very heavy. Previous solutions involved robots using servo valves, a type of highly responsive proportional valve. However, high supply pressure is necessary to realize high responsiveness and the resulting energy losses are large. To address this problem, we proposed a hydraulic direct-drive system in which the pump controls the cylinder meter-in flow, while a proportional valve controls the meter-out flow. Furthermore, our hydraulic interlocking drive system connects two hydraulic direct-drive systems for biped humanoid robots and concentrates the pump output on one side cylinder. The meter-in flow rate of the other side cylinder is controlled by the meter-out flow rate of the cylinder on which the pump is concentrated. A comparison of the walking simulation performance with that of the conventional independent system shows that our proposed system reduces the motor output power by 24.3%. These results prove the feasibility of constructing a two-legged robot without having to incorporate highly responsive servo valves.