Tuğçe Nur Pekçetin Orta Doğu Teknik Üniversitesi İngilizce Öğretmenliği lisans eğitiminden sonra aynı üniversitede Bilişsel Bilimler yüksek lisansını tamamlamıştır. Şu anda yine ODTÜ’de Bilişsel Bilimler Doktora Programı’nda tez aşamasındadır, tezi kapsamında insan-robot etkileşiminde zihin algısını etkileyen faktörleri araştırmakta, Bilkent Bilişsel Hesaplamalı Sinirbilim Laboratuvarı bünyesinde sosyal robot Pepper’ın da yer aldığı gerçek zamanlı deneyler yürütmektedir.
Bilişsel Bilim ve İnsan-Robot Etkileşimi nedir?
Bilişsel Bilim (Cognitive Science) alanının kökleri çeşitli disiplinlerden araştırmacılar tarafından zihinsel süreçlerin incelenmesinde geleneksel psikolojik yöntemlere ek olarak daha farklı yaklaşımlara ihtiyaç duyulduğunun fark edildiği 1950’lerin sonu ve 1960’ların başına dayanmaktadır. Bu alana çoğu zaman Bilişsel Bilimler diye referans verildiğini görüp duyabiliriz zira insan zihnini ve bilişsel süreçleri anlamayı amaçlayan pek çok disiplinin, örneğin, psikoloji, dilbilim, felsefe, yapay zekâ, nörobilim, matematik, antropoloji gibi, bir araya gelmeleri ve disiplinlerarası bir yaklaşım benimsemeleri ile var olmuştur.
Bir bilişsel bilimci araştırmalarını zihin hakkında kapsamlı ve bütünsel bir anlayışa ulaşma hedefiyle gerçekleştirir. Bu amaca yönelik araştırmalar dil, algı, dikkat, karar verme, problem çözme, hafıza, öğrenme, zihinsel temsiller, bilinç, bilişsel bozukluklar gibi başlıklar altında toplanabilir. Tam da bu noktada, bir bilişsel bilimcinin İnsan-Robot Etkileşimi (Human-Robot Interaction (HRI)) alanında çalışma motivasyonuna, bu alana koyabileceği katkılara ve bunların çıktılarına dair konuşmaya başlayabiliriz; öncelikle insan-robot etkileşimi alanını kısaca tanıtarak başlayalım.
Bütün bilişsel bilimciler “Bilişsel bilim nedir?” sorusunu cevaplarken veya bu alanın kapsamına dair konuşurken birden fazla cümle gerekmesi durumunu bilir. Aynı şekilde insan-robot etkileşimi alanı da çok kapsamlı ve pek çok farklı disiplinden teorik ve metodolojik olarak katkı gerektiren bir alandır. En basit haliyle bir tanım yapmamız gerekirse, insan-robot etkileşimi alanını insanlar ve robotlar arasındaki iletişim ve etkileşimi inceleyen bir disiplin olarak düşünebiliriz. Bu görece basit tanımdan da anlaşılacağı üzere bilişsel bilimin kapsamına giren pek çok başlık, örneğin, algı, karar verme, dikkat, bilinç, öğrenme vb. insan-robot etkileşimi bağlamında da çalışabilmektedir.
Ben bu yazıda, bir bilişsel bilimci olarak insan-robot etkileşimi alanında çalışmanın mevcut ve olası motivasyonlarını önce genel bir perspektifte sunmayı, hemen sonrasında da bu motivasyonun kendi tecrübelerimde nasıl hayat bulduğunu paylaşmak istiyorum. Benim bu alandaki çalışmalarım zihin algısını etkileyen faktörler üzerine yoğunlaştığından, ileriki kısımların biraz daha bu alana yönelik olacağını belirtmek isterim.
İnsan-Robot Etkileşimi, Bilişsel Bilim’i İlgilendirecek Ne Söyleyebilir?
1. Robotlarla etkileşimimizi araştırırken öğrendiklerimiz bize diğer insanlarla ve çevremizle olan ilişkilerimiz hakkında da pek çok şey söyleme potansiyeline sahiptir. Sosyal robotlar canlı olmadıkları halde bir bedene sahip olup insana benzer davranışları taklit edebilecek kabiliyetlere sahip olabildiklerinden insan-insan, insan-hayvan veya daha genel olarak insan-çevre ilişkilerine dair araştırma başlıklarının pek çoğu bu konu için de ilgili ve ilişkili hâle gelmektedir.
İnsan-robot etkileşimi alanında çalışan araştırmacılar için başta gelen sorulardan bir tanesi de insanların robotları diğer canlı türlerine veya diğer varlıklara kıyasla nasıl algıladıklarıdır. Bu konunun bir merak konusu olması bir sürpriz değil çünkü tasarlanan her bir ürünün, örneğin, bir su termosunun bile kullanıcılar tarafından nasıl algılandığı, ne ölçüde kullanım rahatlığı sunduğu veya su içme esnasındaki tutuş veya uzun süreli kullanım için nasıl fikirler oluşturduğuna dair kapsamlı araştırmalar yürüten endüstriyel ürün tasarımı alanı, çok uzun süredir hayatımızdaki pek çok üretime yön vermektedir. Ya da bir web sitesinin veya uygulama arayüzünün kullanıcılar için anlamlı ve istenen deneyimi sağladığından emin olabilmek için kapsamlı ve sistematik araştırmalardan yararlanan kullanıcı deneyimi tasarımı (UX design) alanı özellikle son yıllarda oldukça revaçta bir alan olarak karşımıza çıkmaktadır. Fakat robotların tasarlanan bir ürün veya bir arayüzden öteye giden yönleri onları bilişsel bilim ve insan-robot etkileşimi alanlarından araştırmacıların kesiştiği konuların öznesi hâline getirmektedir.
İlk olarak günümüzde “sosyal robotlar” olarak adlandırılan, insana benzer özelliklere, örneğin bir yüz ve bedene sahip ve insanlarla etkileşime girmeleri amacıyla tasarlanmış robotlar sosyal hayatın bir parçası haline gelmeleri vizyonuyla üretilmektedirler. Sosyal robotların hâlihazırda eğitim, sağlık, rehabilitasyon, sosyal yardım, satış, yaşlı bakımı, iletişim ve eğlence gibi pek çok sosyal etkileşim gerektiren alanda yer aldıklarını görebiliriz. Sosyal etkileşimler için insanların sahip olduğu en önemli yeteneklerden bir tanesi diğer insanların da belirli zihinsel durumlara (mental states) ve kapasitelere (mental capacities) sahip olabileceklerini bilmektir. Ayrıca yetişkin insanların çoğu çevresindekilerin kendilerinden farklı duygu ve düşüncelere, niyet, inanç ve zihinsel temsillere (mental representations) sahip olabileceklerinin de farkındadırlar. Zihin Kuramı’na (Theory of Mind) göre diğer insanların zihinsel durumlarını açıklayabilmek için kendi içimizden yola çıkarak bir teori veya model geliştirebiliriz veya bu zihinsel durumları anlayabilmek için yine kendi zihnimizde o durumlara dair simülasyonlar oluşturarak bunları anlamlandırabiliriz.
Zihin kuramı bağlamında düşünüldüğünde: 1) Konuşan, göz teması kuran, hareket eden, özetle insana benzer davranışlar sergileyen bir robotun bir insan gibi algılanıp algılanmadığı, tıpkı bir insan gibi zihinsel durum ve kapasiteler atfedilip edilmediği bize zihin atfı sürecine (mind attribution process) ve zihin kuramına dair araştırmalarımızı genişletme fırsatı sunmaktadır. 2) Robotların insana yakın veya benzer değerlendirmeler aldığı durumlar ile almadığı durumlar arasındaki farklar bize insan zihninin ‘insana duyarlı’ veya ‘insana özel’ algısal durumları ile diğer canlılar veya çevresine dair algısal durumlarına dair bulgular sunacaktır. 3) İnsanların cansız fakat yine de canlıya benzer davranışlar sergileyen bir varlığa dair tutumlarına ve onlara sosyal hayatta verdikleri yerlere dair araştırmalar daha önce benzeri olmayan bir sosyal ilişkinin kapılarını açtığından insan sosyal bilişine dair gizli kalmış pek çok konunun kapılarını açmaktadır ve açacaktır.
Sosyal etkileşimin dinamikleri, bu etkileşim içerisinde bulunan iki taraf açısından da incelendiğinde çok fazla değişken ve boyuttan oluşan kapsamlı bir konudur. Örneğin, Waytz ve diğerleri, 2010’da yayınlanan çalışmalarında [8] zihin algısının (mind perception) neden ve sonuçlarını algılayan taraf (perceiver) ve algılanan taraf (perceived) açısından ele almıştır ve algılayan rolündeki insanları bu süreçte motive eden iki ana neden ortaya koymuşlardır. İnsanların sosyal bağlantı kurmaya ve çevrelerini anlamaya ve kontrol etmeye dair motivasyonları zihin algısının iki ana nedeni olarak sunulmuştur. İnsanlar doğadaki olay ve belirsizlikleri bazı durumlarla nedensellik kurarak açıklama eğilimine sahiptirler. Bu da yaşanan bazı şeyleri açıklayabilmek için bazen cansız nesnelere dahi zihin atfetme gibi sonuçları açıklayabilir. Bu iki nedenin algılayan açısından sonuçlarına bakacak olursak: yaşananlara bir anlam atfederek çevresini anlamlandırabilir, zihne sahip olan birileriyle yaşadığını düşündüğünden kendi davranışlarını ona göre ayarlayabilir ve zihinsel durumlar atfettiği öznelerin belirli ahlaki ve toplumsal kurallara göre davranmasını bekleyebilir. Örneğin, Waytz ve diğerlerinin çalışmalarında [8] verdikleri araba örneğini konumuza uyarlayarak sunacak olursak, kalabalık bir evin üyesi bir kişi, kullandıkları robot süpürgenin çalışması gerektiği gibi çalıştığından emin olup onu yalnızca bir makine olarak görebilir ve ona hiçbir zihinsel atıfta bulunmayabilir. Bu kişi bu süpürgenin bozulması durumunda onu ilgili servise götürüp gerekli tamiratı yaptırıp yine ondan beklendiği gibi çalışmasını umarak kullanmaya devam edebilir veya arızanın devam etmesi durumunda onu kullanmayı bırakabilir. Yalnız yaşayan veya çevresindeki canlı cansız bütün varlıklara zihin atfeden bir kişi aynı robot süpürgenin bir karakteri olduğuna inanabilir, ona bir isim verip çevresine ondan bahsedebilir. Bu kişi robotun bozulduğu bir gün “Geçen gün bütün evi temizlediğinde sana yeterince teşekkür etmedim, sen de beni böyle cezalandırıyorsun, haklısın.” diyebilir veya ondan bazı değerlere sahip olmasını bekleyerek “Bugün misafirim gelecekti ve sen bana bunu yaptın, beni çok hayal kırıklığına uğrattın.” diye sitem edebilir.
Yukarıda bahsettiğimiz gibi bu zihinsel atıfların bir de algılanan tarafı vardır. Waytz ve diğerlerinin 2010 çalışmalarında algılanan açısından bahsettikleri faktörler arasında sevilebilirlik, algılanan benzerlik ve tahmin edilebilirlik yer almaktadır. İnsan-robot etkileşimi açısından baktığımızda bir robotun ne kadar insana benzer özellikler taşıdığı, sevilebilir olduğu veya ne kadar tahmin edilebilir olduğu ve beklendiği şekilde hareket ettiği onun algılayanlar tarafından ne düzeyde zihinsel atıf alacağını etkileyecektir. Yakın zamanlı bir çalışma eylem tipinin zihin atfı sırasındaki önemini göstermiştir [8]. Saltik ve diğerleri (2021) ‘el sallamak’ gibi karşı taraf ile iletişim içermesi beklenen (communicative) eylemlerin, ‘su içmek’ gibi biyolojik eylemlere veya ‘bir nesneyi tutmak’ gibi iletişim içermeyen (noncommunicative) eylemlere göre daha çok zihin atfına yol açtığını göstermişlerdir [8].
Benzer şekilde ben de doktora tezim kapsamında yürüttüğüm çalışmada hem algılayan hem de algılanan açısından bir dizi faktörün zihin algısı üzerindeki etkisini araştırıyorum. Algılayan kişiler yani katılımcılar asıl çalışma öncesinde farklı kişilik özelliklerinin ve durumlarının ölçüldüğü yedi farklı ölçeği cevaplıyorlar; bu sayede asıl çalışmadaki değerlendirmeleri esnasında kişiler arası farklılıkların etkisine bakabileceğiz. Ayrıca yine katılımcılarımızı dört farklı yaş grubu aralığından (18–28, 33–43, 48–58 ve 63–73) eşit sayıda olacak şekilde seçiyoruz böylece değerlendirmeler üzerinde kuşaklar arası farkları da incelememiz mümkün olacak. Algılanan açısından baktığımızda ilk fark aktör tipi (agent type); çalışmada robotun bir insana kıyasla nasıl değerlendirmeler aldığını görebilmek için hem bir insan aktör hem de Pepper robotun (Figür 1) eylemlerini sunuyoruz. İkinci değişken ise eylem tipi; hem robot hem de insan aktör nötr bir eyleme (standing) ek olarak eşit sayıda iletişim içeren ve içermeyen eylemler sergiliyorlar, böylece hareket tipinin etkisine bakmamız mümkün olacak.
Figür 1. Sol: Pepper robot tanıtım fotoğrafı. (Kaynak: https://www.aldebaran.com/en/pepper) Sağ: Pepper robot Bilkent, CCN Lab, Sosyal Robotik grubunun yılbaşı kutlamasında. (Fotoğraf: Tuğçe Nur Pekçetin, süveteri annesi Hafize Karameşe Pepper’a 2022 yılbaşı hediyesi olarak ördü.)
2. Robotları nasıl algıladığımız üzerine çalışmak, bize hem bu ilişkinin doğasını anlama şansı hem de bu robotları tasarlayan mühendislere geri bildirim verme şansı verir. Bir bilişsel bilimci olarak robotların yer aldığı akademik çalışmalarımızın sonuç ve çıkarımlarının gerçek dünyaya aktarımı için bir köprü oluşturabiliriz.
Robot üreten şirketler genelde robotların belirli görevleri başarıyla, istikrarlı, güvenilir ve yüksek performanslı şekilde yerine getirebilmelerini sağlamaya odaklanırlar. Her ne kadar bu robotların insanlarla olan etkileşimlerinde fiziksel bir zarar riski bulunmamasına veya maliyet açısından ulaşılabilir olmalarına dikkat etseler de özellikle sosyal robotlar için daha fazlası gerekmektedir. Mühendislerin, tasarladıkları robotların sosyal etkileşim sırasında nasıl algılandıklarına, örneğin, robotların yetenek veya dış görünüşlerinin insanların onları sosyal hayata kabul ediş veya reddediş kararlarında oynadıkları role veya robotlara verdikleri görevlerin çeşitleri ve bu görevlerdeki performanslarına yönelik güven ve tutumlarına dair de fikirleri olması gerekmektedir.
Robotların insanlarla kolayca etkileşime girebilecek tasarım ve ergonomilere sahip olabilmelerinin yolu, hedef kitleden katılımcıların ve tasarlanmış robotların yer aldığı görüşmeler, anket ve gözlemler veya kontrollü deneylerden gelecek sonuçların değerlendirilmesi ve uygulanması ile mümkündür. Robot üreten şirketler ancak akademik veya kullanıcı çalışmalarının sonuçlarına göre farklı hedef gruplarının ihtiyaçlarına göre esneklik ve özelleştirme imkanları sağlayabilirler. Bu sistematik çalışmaların sonuçlarına göre hâlihazırdaki robotların tasarım ve ergonomilerinde kullanıcı dostu değişiklikler yapabilirler veya gelecekteki üretimlerde kullanıcıların robotlarla hem fiziksel olarak beraber çalışabilmeleri hem de sosyal olarak iş birliği hâlinde olabilmeleri için gerekli faktörleri göz önünde bulundurabilirler.
Örneğin, biz Bilkent Üniversitesi, Bilişsel Hesaplamalı Sinirbilim Laboratuvarı (CCN Lab) bünyesinde insan-robot etkileşimi çalışan ekipteki araştırmacı arkadaşlarımla beraber sosyal robot Pepper’ı kullanarak insanların robotlara atfettiği zihinsel kapasitelerin robotun eylem tiplerine göre nasıl değiştiğini ölçmek amacıyla yürüttüğümüz projemiz için Pepper robotun gerçekleştirebileceği bir dizi eylem tasarladık. Bu eylemleri önce Pepper robotun emulatorü (sanal robot) üzerinde tasarladık ve orada oldukça akıcı ve sorunsuz görünen eylemlerin, Pepper robotun kendisi üzerinde denediğimizde çok farklı göründüklerine şahit olduk. Bu farklılıkta robotun fiziksel özelliklerinin ve kendi bedenini koruması adına tasarımcılar tarafından kısıtlanmış bazı açıların etkisi vardı. Örneğin, bir alkış yapma (clapping) eylemi sanal robot üzerinde kusursuz görünse de Pepper robot bunu gerçekte yaptığında önünde bulunan ve sabitlenmiş olan tablet nedeniyle ellerini göğsünde tam birleştiremiyor olması bu eylemin doğal görünmemesine neden oldu. Bir başka örnek olarak da yine Pepper robota sosyal etkileşim içeren bir eylem olan işaret etme (pointing) eylemini yaptırmak istediğimizde parmaklarını birbirinden ayrı oynatamadığı için başarılı olamamıştık. Ayrıca yine Pepper robotun her zaman gülümsüyormuş gibi duran ağız ifadesi sebebiyle olumsuz duygu uyandırabilecek bazı eylemleri tasarlasak bile bir sonraki adımda gerçekleştirdiğimiz normlama çalışmalarımızda bu eylemlerin katılımcılar tarafından negatif duygu ve düşünce içeren eylemler olarak algılanmadıklarına şahit olduk. Biz laboratuvar çalışmalarımızda edindiğimiz bu tecrübe ve içgörüleri bütün bu eylem veri setini ve sonuçlarını paylaşacağımız makalemizde mühendislere de geri bildirim olması amacıyla raporlayacağız. Çalışmamızın kısa bir özetini burada bulabilirsiniz: https://isbcs2022.ku.edu.tr/poster_2933.html
Literatürde bahsedilen ve bizim de laboratuvar deneyimlerimizden edindiğimiz başka bir gözlem ise Pepper robotun dış görünüşünün, boyutunun ve bazı otonom özelliklerinin katılımcıların robot hakkındaki düşüncelerinde çok etkili olduğu yönünde. Örneğin, Pepper robot nötr bir görüntüye sahip olmak üzere tasarlanmış bir robot olsa da yüzünde insan yüzüne benzer iki göz ve ağız taşıması, kulaklara benzer yapıda iki adet hoparlör kısmının olması, bir boyuna, gövdeye ve iki kol ve ele sahip olması, kısacası antropomorfik (insana benzer) özellikler taşıması görenlerin onu kendisine yakın hissetmesine yardımcı oluyor [8]. Fakat literatürden bildiğimiz kadarıyla belli bir düzeyin üzerindeki insana benzerlik ‘tekinsiz vadi etkisi’ (the uncanny valley effect) [6] diye bilinen bir etkiyi de beraberinde getirebiliyor. Örneğin, Hanson Robotics’in 2016’da çıkardığı Sophia (Figür 2A) isimli robot, cilde benzer bir dokuya sahip bir kadın yüzü ve üst bedeninden oluşmaktadır. Yüzünün insana benzerliği ve konuşabiliyor olması ilk çıktığında pek çok insanda tekinsiz vadiyi tarif ederken kullanılan ürkütücü ‘eery’ hissi yaratmıştı. Sophia robotun bu ilk versiyonu sadece üst bedenden ibaret olduğu için hareket kabiliyetinin kısıtlı olması ‘insanlığa çok da zarar veremeyeceği’ hissiyatını da vermekteydi. Fakat 2021 yılında Engineered Arts tarafından tasarlanan Ameca (Figür 2B) isimli robot, gerçek insan boyutlarında, ‘neredeyse insan’ yüz özelliklerine ve mimiklerine sahip, üstelik iki kol ve bacağa sahip bir robot. Ameca ilk çıktığında yayınlanan videosunda kameramanla göz göze gelmesi ve bunu fark ettiğine dair bir mimik yapması bile görenler arasında tekinsiz vadi kavramının tekrar tartışılmasına neden olmuştu.
Figür 2. Sol: Sophia robot bir masanın üzerinde. (Kaynak: https://www.abotdatabase.info/collection.) Sağ: Ameca robot tanıtım fotoğrafı. (Kaynak: https://www.engineeredarts.co.uk/gallery/#pid=6.)
Pepper robot 9–10 yaşlarında bir çocuk uzunluğuna ve ortalama yüz hatlarına sahip, dışı insan cildine pek de benzemeyen bir yapıda ve renkte olmasına rağmen, sahip olduğu bazı otonom özellikler — örneğin, göz kırpma, ara sıra ellerini oynatma, nefes alıp verir gibi çok hafif bir kıpırdanmaya sahip olma gibi — onu görenlerin sempatisini toplamasına yetiyor. Laboratuvar tecrübemize göre Pepper robotun yalnızca bu otonom özellikleri ile bile oynamak, örneğin göz kırpmasını durdurmak veya göz ışıklarını tamamen kapatmak onun nasıl algılandığı üzerinde çok etkili oluyor.
Özetle, insanların bir robottan ne beklediğini bilmeden, robotların özelliklerinin onları nasıl etkilediğini ve gelecek rollerine dair neleri etkileyebileceğini araştırmadan yeni robotların tasarlanmasının, bu uzun erimli olması düşünülen ve istenen ilişki türü için pek sağlıklı olmayacağını öngörmek zor değil. Burada bilişsel bilimlerin herhangi bir disiplininden çalışmalara veya bilişsel bilim perspektifine çok fazla ihtiyaç duyulduğunu da aynı şekilde öngörmek zor değil.
İnsan-Robot Etkileşimini Araştırmanın Yolları Nelerdir?
İnsan-Robot Etkileşimini araştırırken kullanılabilecek yöntemler, herhangi bir algısal süreci araştırırken kullanılacak yöntemlerden farklı değildir. Bir araştırmacı olarak insanların robotları nasıl algıladıklarına veya robotlarla bir sosyal deneyimi, örneğin, iş arkadaşlığı vb. nasıl karşılayacaklarına dair ölçümler yapmaya yarayan anketlerden faydalanabilirsiniz. Bire bir görüşmelerle veya insanların robotlarla olan görüşmelerini gözlemleyerek belli konularda fikir edinebilir veya bu görüşmelerin dilsel analizlerini yaparak kavramsal haritalar çıkarabilirsiniz. Deneysel yöntemler kullanmak isteyen bir bilişsel bilimci iseniz önünüzde çok fazla seçenek ve ihtimal olduğunu söyleyerek başlayabilirim. Bunlardan birkaçı:
1. Bulunduğunuz ortamda gerçek bir robot bulunmuyorsa ya da insan-robot etkileşiminin çalışmak istediğiniz boyutunun gerektirdiklerini bir fiziksel robot üzerinde deneyecek imkânınız yoksa ya da önce araştırmanızın nasıl gittiğini görüp sonra bir de gerçek robotu dahil etmek istiyorsanız, veri tabanlarındaki robot resimlerinden, videolarından veya kendi oluşturduğunuz resim ya da animasyonlardan faydalanabilirsiniz. Bu resim, ses veya videoları uyaran olarak kullandığınız bir dizi çalışma planlarken uyaran özelliklerini sistematik olarak değiştirip test etmek istediğiniz konuya dair bulgular elde edebilirsiniz.
2. Laboratuvar ortamında bir veya birden fazla robotu test edebileceğiniz kontrollü deneyler yapabilirsiniz. Bu deneyler esnasında insanlar robotlarla etkileşim kurabilir veya tek taraflı bir şekilde robotların yaptıklarını izlerken veya izledikten sonra bazı değerlendirmelerde bulunabilir. Kontrolün deney yürütücüsünde olduğu ama katılımcıların robotların otonom olarak hareket ettiğini düşünebilecekleri kadar iyi tasarlanmış ‘Wizard of Oz experiments’ (Oz Büyücüsü deneyler) olarak bilinen deney düzenekleri, kontrollü bir deney tasarımından ödün vermeden doğala yakın senaryoları test edebilme imkânı sunmaktadır. Bu tarz kontrollü deneylerde davranışsal ölçümlerden, örneğin, cevap verme süresi, fare hareketleri veya bilişsel sinirbilim alanında kullanılan ölçüm yöntemlerinden, örneğin, EEG ve fMRG’den yararlanabilirsiniz.
3. Deneysel kontrolün katılımcıda olduğu gözleme dayalı çalışmalar yapabilirsiniz. Genelde günümüze kadar olan çalışmaların pek çoğunda insanların robotlarla etkileşim kurabilmeleri için önceden yazılmış senaryolardan ve durumlardan faydalanılsa da insanların robotlarla doğal bir şekilde etkileşime girebildikleri ve bu durumların müdahale etmeden yalnızca gözlendiği ve raporlandığı çalışmalar da mevcuttur. Doğal dil kullanarak konuşabilen sohbet robotlarının (chatbot) ne kadar yaygınlaştıkları ve geliştikleri göz önüne alındığında bu tarz çalışmaların daha kolay gerçekleştirilebileceğini de öngörebiliriz.
Her alanda olduğu gibi insan-robot etkileşimi alanında yapılan araştırmaların da yinelenebilir ve yeniden üretilebilir olması çok önemlidir. Ayrıca çalışmadaki değişkenler dışında mümkün olduğunca az karışıklığa neden olan faktörün (confounding factor) olmasına özen gösterilmesi de çalışmaların geçerliliğini ve güvenirliğini artıracaktır. Görece yeni bir disiplin olan insan-robot etkileşimi alanında çalışan bir bilişsel bilimci olarak alana farklı disiplinlerden katkı sağlayan araştırmacılardan çok fazla şey öğrenmenin yanı sıra, kendi bildiklerimi de aktarmanın, örneğin, deneysel çalışmalarda ilk defa kullanılacak uyaranların normlanmasının gerekliliğini, varsayımların netleştirilmesinin ve paylaşılmasının gelecek çalışmalar için önemini, toplanan verilerin belli bir ölçüde genellenebilir, mümkünse modellenebilir olmasının, ölçüm yöntemlerinde davranışsal verilere ek olarak bilişsel süreçlere dair daha fazla bilgi edinmenin mümkün olabileceği yöntemlerden faydalanmanın önemini anlatmanın ve kendi çalışmalarımda bu hususlarda titiz davranmanın sorumluluğunu taşıyorum.
Özetle, robotlar hayatımızda belli rollerde çok uzun süredir varlık göstermekteler ve belli ki bundan sonra da hayatımıza dahil olacaklar, hatta belki de ‘hayatımız’ dediğimiz şey ortaklaşacak. Popüler kültürdeki bazı yaygın ama yanıltıcı olabilen — aslında çoğu akademik araştırma konusu olabilecek — tartışmaların ötesine geçip insan-robot etkileşimini bilimsel olarak incelemek kısmına geldiğimizde bu ‘ara form’ varlıklar bize insan zihnine, sosyal algı ve bilişe, insana özgü olana yani aslında kendimize dair eşsiz zenginlikte bir dizi keşif ihtimali ve insanların yeni türlerle kurabilecekleri potansiyel ilişkilere, bu ilişkileri nelerin modüle edebileceğine, gelecek robotların sahip olacağı tasarım ve kabiliyetlere dair eşsiz sorular ve araştırma olanakları sunmaktadır. Bu alana bilişsel bilimler perspektifinden bir bakış ise bütün bu olanakları daha da heyecanlı hâle getirmektedir.
Yazıda faydalanılan kaynaklar
1. Broadbent, E. (2017). Interactions with robots: The truths we reveal about ourselves. Annual review of psychology, 68, 627–652.
2. Cross, E. S., & Ramsey, R. (2021). Mind meets machine: Towards a cognitive science of human-machine interactions. Trends in Cognitive Sciences, 25(3), 200–212.
3. Dautenhahn, K. (2007). Socially intelligent robots: dimensions of human-robot interaction. Philosophical transactions of the royal society B: Biological sciences, 362(1480), 679–704.
4. Henschel, A., Hortensius, R., & Cross, E. S. (2020). Social cognition in the age of human-robot interaction. Trends in Neurosciences, 43(6), 373–384.
5. Henschel, A., Laban, G., & Cross, E. S. (2021). What makes a robot social? a review of social robots from science fiction to a home or hospital near you. Current Robotics Reports, 2, 9–19.
6. Mori, M. 1970. “The uncanny valley”. Energy, 7(4), 33–35.
7. Saltik, I., Erdil, D., & Urgen, B. A. (2021, March). Mind Perception and Social Robots: The Role of Agent Appearance and Action Types. In Companion of the 2021 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (pp. 210–214).
8. Waytz, A., Gray, K., Epley, N., & Wegner, D. M. (2010). Causes and consequences of mind perception. Trends in cognitive sciences, 14(8), 383–388.
Faydalı olabilecek kaynaklar ve ileri okuma önerileri
Yıllık düzenlenen HRI: ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction isimli konferansta sunulan makale, çalıştay ve bildirilerin yayınlandığı site:
https://dl.acm.org/conference/hri
Yıllık düzenlenen IEEE International Workshop on Robot and Human Communication (ROMAN) isimli konferansta sunulan makale, çalıştay ve bildirilerin yayınlandığı site:
https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/1000636/all-proceedings
The Anthropomorphic Robot Database (ABOT): 250’den fazla araştırma veya ticari amaçla üretilmiş insana benzer robot görsellerinin bir koleksiyonu:
https://www.abotdatabase.info
Zihin algısı ve insan-robot etkileşimi üzerine bazı makaleler
Gray, H. M., Gray, K., & Wegner, D. M. (2007). Dimensions of mind perception. science, 315(5812), 619–619.
Li, Z., Terfurth, L., Woller, J. P., & Wiese, E. (2022, March). Mind the machines: applying implicit measures of mind perception to social robotics. In 2022 17th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI) (pp. 236–245). IEEE.
Malle, B. (2019, July). How many dimensions of mind perception really are there?. In CogSci (pp. 2268–2274).
Pekçetin, T. N., Barinal, B., Tunç, J., Acarturk, C., & Urgen, B. A. (2023, March). Studying mind perception in social robotics implicitly: The need for validation and norming. In Proceedings of the 2023 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (pp. 202–210).
Saltik, I., Erdil, D., & Urgen, B. A. (2021, March). Mind Perception and Social Robots: The Role of Agent Appearance and Action Types. In Companion of the 2021 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (pp. 210–214).
Weisman, K., Dweck, C. S., & Markman, E. M. (2017). Rethinking people’s conceptions of mental life. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(43), 11374–11379.
