Policy Brief: AGENTS

Facilitar interações humano-robô através do humor

Sumário

O humor é uma característica importante na comunicação humana que pode ser aproveitada para criar interações mais naturalistas e realistas com robôs. As potencialidades de humor podem ser aumentadas através da personalização do humor com base no utilizador em cenários naturalistas. Contudo, a falta de contexto, a desconsideração pelas preferências do utilizador, e o recurso excessivo a certos formatos de piadas, tais como trocadilhos ou piadas curtas, são ainda limitações encontradas nas atuais abordagens ao humor nas interações humano-robô (IHR). O projeto AGENTS - Automatic generation of humor for social robots criou bases de dados de piadas em português e inglês de modo a permitir investigar o papel do humor em IHR tendo em conta algumas características do utilizador, incluindo as suas atitudes em relação a robôs e o seu estilo de humor. O estudo principal envolveu a criação de uma tarefa de entretenimento e a adaptação de um jogo de humor para o contexto IHR, durante o qual foram avaliadas as perceções dos utilizadores sobre a tarefa e os robôs, efetuados registos fisiológicos e analisado o comportamento de interação. Os resultados preliminares sugerem que um robô que usa humor é visto como sendo mais caloroso e competente do que um robô que não usa humor, aumentando o seu valor emocional. Estes resultados e os conjuntos de dados desenvolvidos serão relevantes para futuras investigações na IHR e espera-se que contribuam para o desenvolvimento de robôs mais eficazes socialmente quando usados em cenários complexos de interação naturalista.

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Introdução

Em 1999, a Apple introduziu no seu OS 9 um sistema de geração de piadas que era capaz de interagir com o utilizador. Embora limitadas a um formato pré-definido, este foi um sistema pioneiro que deu um "toque humano" ao sistema e ainda hoje é utilizado nos sistemas operativos da Apple. No entanto, o humor é uma característica que surge naturalmente nas conversas quotidianas e a sua complexidade é difícil de captar através de interações baseadas em formatos pré-definidos que não têm em consideração o contexto, como estas. Assim, os sistemas que utilizam piadas com um 'guião' limitam a interação humano-robô (IHR) devido à sua falta de contexto, à desconsideração pelas preferências dos utilizadores, e ao recurso excessivo de certos formatos de piadas, tais como os trocadilhos ou piadas curtas.

O humor parece ter efeitos positivos na saúde das pessoas. Por exemplo, uma revisão de literatura sobre os impactos do riso na pressão arterial e variabilidade da frequência cardíaca sugere que o riso está associado a uma melhor saúde cardiovascular, de acordo com estudos longitudinais. Contudo, esta revisão revelou que muitos estudos apresentam baixo nível de qualidade, pelo que as autoras alertam para a necessidade de investigação adicional na avaliação do impacto de intervenções com indução de riso para a saúde cardiovascular. De qualquer forma, o humor é um aspeto relevante da comunicação humana que se poderá estender para as IHR.

Neste âmbito, uma revisão de literatura de estudos sobre humor em IHR, conduzida por Raquel Oliveira, aluna de doutoramento no CIS-Iscte, e orientadoras Patrícia Arriaga, Ana Paiva e Minja Axelsson verificaram que o humor parece melhorar a perceção do utilizador face ao robô, bem como a sua avaliação relativa à interação. No entanto, destacam que são poucos os estudos que investigam contextos de interação no qual o humor ocorre de uma forma natural e poucos analisaram os efeitos da IHR na perceção da tarefa e do robô, cruzando diferentes tipos de indicadores de respostas emocionais, cognitivas e comportamentais durante a interação, existindo por isso a necessidade de aprofundar esta temática emergente.

O projeto AGENTS - Automatic generation of humor for social robots foi financiado pelo programa CMU Portugal com o seguinte consórcio:

• INESC-ID e Instituto Superior Técnico (IST), integrando a Professora e Investigadora Ana Paiva (investigadora principal) e o Professor e Investigador Rui Prada, bem como as investigadoras Inês Batina e Maria José Ferreira;

• Iscte - Instituto Universitário de Lisboa, integrando a Professora e Investigadora Patrícia Arriaga (co-investigadora principal), a investigadora Raquel Oliveira e o investigador João Barreiros do Centro de Investigação e Intervenção Social (CIS-Iscte), com o apoio das estudantes Patrícia Oliveira e Jasmine Sarrouy que frequentam o Mestrado Ciências em Emoções no Iscte;

• Carnegie Mellon University através da integração do Professor e Investigador Louis-Philippe Morency.

O objetivo final do AGENTS foi a implementação de interações humorísticas no contexto de um jogo de cartas que envolvia humanos e robôs. Neste contexto, era esperado que a personalização do humor melhorasse os resultados da interação e aumentasse a perceção positiva face aos robôs, bem como a intenção de interagir com eles no futuro.

Abordagem e Resultados

Durante o seu ano de atividade, a equipa do AGENTS recorreu a uma concetualização do humor que envolve as suas funções sociais (humor utilizado para melhorar o status do indivíduo vs. humor utilizado para melhorar o status de outros) e a valência do conteúdo humorístico (positivo, negativo). Usando esta concetualização, criaram-se bases de dados de piadas e a aplicação de técnicas supervisionadas de machine learning.

Talvez mais importante seja o estudo conduzido pela equipa de investigação para testar as bases de dados geradas para o AGENTS. Neste estudo, comparou-se a IHR com um robô que utilizou as piadas e algoritmo desenvolvidos (robô engraçado) e com um robô que não usou o sistema desenvolvido (robô sem graça). Considerando os dados de 58 participantes, mediram-se respostas fisiológicas (atividade eletrodérmica, ritmo cardíaco), estilo de humor, atitudes e perceções sobre robôs, divertimento com a interação e com o jogo, intenção de interagir com robôs no futuro e respostas comportamentais. De acordo com os investigadores do projeto, os resultados preliminares indicam que, em comparação ao robô sem competências de humor, o robô engraçado foi avaliado como mais caloroso e percebido como tendo mais valor emocional. Houve ainda mais interesse em interagir com o robô engraçado no futuro. Raquel Oliveira, em conjunto com a equipa apresentaram recentemente os resultados preliminares na CMU Portugal Summit 2022 em formato de poster.

Conclusão

No decurso de um ano, o AGENTS criou bases de dados de piadas, em português e inglês, e desenvolveu técnicas de machine learning. Os resultados preliminares que testaram os materiais desenvolvidos sugerem que as pessoas consideram o robô engraçado como mais caloroso e mais competente do que o robô sem competências de humor. Da mesma forma, as pessoas preferiram jogar com o robô engraçado do que com o robô sem graça.

Estes resultados sugerem que a IHR pode ser melhorada com o uso de humor. Robôs e sistemas que têm um 'toque humano' têm mais probabilidade de serem escolhidos em futuras interações. Ainda assim, estes são dados preliminares e as análises futuras deverão ajudar a uma melhor compreensão dos dados recolhidos.

Implicações e Recomendações

O objetivo final do AGENTS era a implementação de interações humorísticas no contexto de um jogo de cartas em grupo, envolvendo mais do que um humano e mais do que um robô. Isto foi alcançado e levou ao aumento do valor percebido do robô e pelo aumento da intenção de interações futuras com o robô. O projeto, divulgado em diversos eventos científicos, foi também divulgado em diferentes formatos, como por exemplo, o podcast 90 segundos de ciência.

Este projeto apresentou também uma valiosa oportunidade para recolher dados relativos às respostas comportamentais e fisiológicas de emoções positivas e bem-estar relativos ao humor apresentado pelos robôs, o que permitiu ajustes no modelo utilizado.

Espera-se que os dados gerados possam informar sistemas futuros que utilizem humor em IHR, seja a nível de uso pessoal (telemóveis, computadores) ou em contextos específicos (robôs de serviços como hospitais ou restaurantes). A investigação futura na área das IHR também beneficiará das descobertas do AGENTS.

Resumo do AGENTS em 1 página