萨里大学和汉堡大学的一项联合研究近日取得了新进展，研究发现人类无需再独自控制社交机器人的有效互动训练。该研究成果在IEEE国际机器人与自动化会议(ICRA)上发表，介绍了一种创新的模拟方法，使得研究人员能够在无需人类直接参与的情况下，对社交机器人进行测试，从而显著提升了研究效率与可扩展性。

研究团队利用人形机器人，开发了一套动态扫视路径预测模型。该模型能够帮助机器人预测人们在社交场合中的视线方向。研究人员通过两个公开数据集对该模型进行了测试，结果显示，人形机器人能够模仿出类似人类的眼球运动模式。

研究的联合负责人、萨里大学认知神经科学讲师傅迪博士表示：“我们的方法使我们能够测试机器人是否像人类一样关注正确的事物，而无需实时人工监督。该模型在嘈杂、不可预测的环境中也能保持准确性，这为教育、医疗保健和客户服务等实际应用领域提供了一个有前景的工具。”

社交机器人旨在通过语音、手势和表情与人类进行互动，在教育、医疗保健和客户服务等领域展现出巨大的应用潜力。例如，零售助理机器人Pepper和痴呆症患者治疗机器人Paro，都是社交机器人的典型代表。

研究团队通过将模型在现实世界中的工作方式与模拟世界进行匹配，将人类注视优先级图投射到屏幕上，以便将机器人预测的注意力焦点与真实世界的数据进行比较。这一方法使得人们能够在现实条件下直接评估社交注意力模型，从而减少了早期阶段进行大规模人机交互研究的需求。

傅迪博士进一步评论道：“使用机器人模拟取代早期的人体试验，是社交机器人技术向前迈出的一大步。这意味着我们可以大规模测试和改进社交互动模型，使机器人能够更好地理解和响应人类。未来，我们希望将这种方法应用于机器人化身中的社会意识等领域，并探索它在更复杂的社交环境和不同类型的机器人中的表现。”