Trajediden komediye, robot icracılar otomotiv oldukları kadar duygusal da olabildiklerini kanıtlıyorlar.
www.newscientist.com, 30 Aralık 2010, Çeviri: Burak Akyunak
“Heather,” diyor icracı, “eşarbımı takmama yardım et.” Kollarını asilce havaya kaldırıyor ve bekliyor. Seslendiği kadın, Heather Knight, adamın boynuna siyah dantelli bir kumaş doluyor. Ardından kollarını indiriyor ve bir şaka anlatmaya başlıyor.
Adı Data olan icracı yapacağı ilk stand-up gösterisinin provasını yapıyor. Dahası Data sıradan bir komedyen değil: yarım metre boyunda bir insansı robot. New York’taki Washington Square Park’ta oradan geçmekte olan kalabalığın önünde Knight’la gösterilerini yapıyorlar.
Seyircileri eğlendirmeyi umut ederek sahneye çıkan ilk robot değil Data. Ama şimdi onun gibi icracılar için daha büyük bir hedef var: diğer robotların insanlarla daha akıcı iletişim kurabilmesi için gereken davranış yeteneklerine sahip olmak.
Robotların öğreneceği o kadar çok şey var ki. Günümüz robotları bizimle kurdukları iletişimde çoğu zaman rahatsız edici, ürkütücü ya da sadece kaba olabiliyorlar. Pittsburgh, Pennsylvania’daki Carnegie Mellon Üniversitesi’nde doktora yapan ve New York merkezli bir robot firması olan Marilyn Monrobot’un kurucusu olan Knight, insanların iletişimdeki sosyal nüanslar ve ince farklarla baş etme konusunda becerikli olduğunu söylüyor. “Günümüz robotları sosyal engelli” diyor. Gerçi bu sözler robot geliştiricileri için oldukça kibar kalıyor. Eğer robotlar daha fazla sosyal farkındalık geliştiremezlerse, daha sofistike olamayacaklar. Bu da dost bir robottan yardım isteme veya herhangi bir ilişki geliştirme düşlerimize elveda dememiz anlamına geliyor.
İlham arayan robot geliştiriciler robotlarını tiyatroda denemeye başladılar. Menlo Park California’da bulunan bir robot firması olan Willow Garage’ın kurucusu Leila Takayama “İnsanlar sanattan öğrenecek çok şeyimiz olduğunu fark ediyorlar” diyor. Takayama, Japonya’nın Osaka şehrinde düzenlenen İnsan-Robot Etkileşimi 2010 Konferansı’nda robotlar ve sanat konulu bir atölye yürütmüştü.
Osaka Üniversitesi’ndeki Akıllı Robot Laboratuarı’nın başında bulunan Hiroshi Ishiguro’ya göre tiyatro yönetmenleri ve oyuncular, robotların başarısız oldukları insan ilişkileri konusunda destek sunabilir. Robot programcıları çoğunlukla bir insanın konuşmasının ve sayısız hareketlerinin yeniden yaratılması konusunda nereden başlayacaklarını bilemiyorlar. Tiyatro yönetmenlerinin bu konudaki sezgileri ise çok güçlü: aktörlerden her zaman doğru tepkileri çıkartıyorlar. Tiyatro aynı zamanda robotların yeteneklerini ölçmek için de harika bir yer. Çünkü gerçek dünyanın aksine diyaloglar yazılı ve karakterlerin davranışları önceden tahmin edilebiliyor. Ishiguro robotların daha insan görünmelerini sağlamak için gereken öğeleri öğrenme umuduyla şimdiye kadar birkaç robot oyunu sahneledi bile.
Tiyatroyu robotların sosyal yeteneklerini parlatmak için kullanan ilk kişilerden biri Guy Hoffman’dı. 2005’te Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nün Medya Laboratuarı’nda doktora öğrencisiyken yapay zekaya sahip makineler üzerinde çalışıyordu. Boş vakitlerinde drama dersi almaya başladı. Kendi işinde üstesinden gelmekte zorlandığı bir konu vardı; her konuşma parçasının ve her jestin genel karakter özellikleriyle tutarlı olması. Oyuncuların düzenli olarak bu konuyla uğraştığını burada fark etti. Hoffman yapay yaratıklarından birini sahneye çıkarmaya karar verdi: AUR adlı robot, pahalı bir masa lambası. AUR esnek boynu sayesinde çok renkli ışığını kullanarak “göz teması” sağlayabiliyordu ve apertürünü insan gözündeki iris gibi daraltabiliyordu. Sonuçta ortaya 2007 yılında Cambridge, Massachusetts’teki AUR ve insan oyuncuların katıldığı bir performans çıktı.
Hoffman, AUR’un oyunculuğundaki zamanlama ve kendiliğindenliği dengelemeye odaklandı. AUR’u, oyunun senaryosunu kullanarak aktörlerin nasıl davranabileceğini öngörebilmesi için programladı. Bu, AUR’un işlem yapma gecikmeleri olmadan ama esnek ve hızlı bir şekilde cevap verebilmesi anlamına geliyordu. AUR diğer aktörler kendi bölümlerini icra ederken de oynamaya devam edebiliyordu. Daha önceki robot tiyatrocular buna benzer bir şekilde oyunculuk yapabiliyordu ama performans, tamamen önceden programlanmak zorunda olduğu için, izleyicide daha suni bir etki bırakabiliyordu.
Hoffman’ın yaklaşımı işe yaradı. Yönetmen ve aktörler, bir süre sonra sanki AUR kendi başına bir karaktermiş gibi hissetmeye başladıkları söylediler. Bir aktör, “Robot tuhaf bir şekilde sevimliydi. Ona şaşılacak bir şekilde bağlandım” diyordu.
Hoffman, robotların insanlarla akıcı bir şekilde etkileşim kurabilme yeteneklerini parlatmak için zamanı iyi ayarlanmış tepkilerin çok önemli olduğunu belirtiyor. AUR ile ilgili bir görev için Sahne dışında 33 kişiden yardım istediği bir deney yaptı. AUR’un “önsezi” modu açıkken onunla çalışan kişiler, bu mod kapalıyken çalışan kişilere göre robottan daha fazla insan karakteristiği ve zekası izlenimi edindiler. Üstelik AUR önsezi modu açıkken daha fazla tepki hatası veriyordu. Şu anda İsrail’deki Herzliya İnterdisipliner Merkez’de bulunan Hoffman “insanlar hazır cevap oldukları sürece robotların karar alırken bazı riskler almalarını anlayışla karşılıyorlar” diyor. “Sanki robotun hatalarını affediyorlar.” Hoffman, bir piyanistle doğaçlama caz yapabilen bir marimbacı (bir çeşit ksilofon) olan Shimon’u tasarlarken de aynı prensipleri kullandı.
İzleyici tepkisi
Hem AUR hem de Shimon, sosyal yeteneklerini parlatmak için icracı arkadaşlarıyla fikir alışverişi yapıyor, ama bir izleyici kitlesinin tepkileri sosyal eğitim için en uygun eğitim aracı. Robot komedyen Data, Aralık ayında Washington DC’deki TEDWomen konferansında sahne aldığında yaklaşık 200 şakalık bir veritabanından alınan ve önceden programlanan bir malzemeyle başlıyordu işe. Bununla birlikte seyircilere yöneltilen bir mikrofon vasıtasıyla kahkaha, alkış ve konuşmaları da dinliyordu. Knight’ın CMU’daki meslektaşlarıyla geliştirdiği yazılımı kullanan robot daha çok gülünen şakaları seçmeye başladı.
Şakalar adlarına, seyirciyle etkileşim derecelerine ve diğer özelliklere göre sınıflandırılıyordu. Eğer topluluk müstehcen şakalardan hoşlanmıyor ama Data’nın onlara soru sormasından hoşlanıyorsa, onların bu zevkine karşılık verecek şekilde davranıyor ve performansı taze ve canlı tutmak için ara ara rastgele şakalar yapıyordu. Örneğin kendi rutinini aşan şakaları seçiyor ve iyi şakaları sona saklıyordu.
Knight şimdiden bu teknikleri tiyatro dışında da uygulamak için planlar yapıyor. Yakın zamanda aynı yazılımı üniversitede çalışacak bir robot tur rehberinde kullanacak. Bu rehber kampüsteki rotasını ve önereceği aktiviteleri konuklarının beğenilerine göre kişiselleştirecek.
Yine de sadece insanların nelerden hoşlandığını tahmin etmek Data’nın sosyal zekasını kusursuz yapmıyor. İnsanlarla ikna edici bir şekilde iletişim kurmak için otomatlar jestlerine ve sözlerine azıcık karakter ekleyebiliyor olmalılar. Bu yüzden Knight robot komedyeninin bir sonraki sahne alıştırması için sadece şaka seçmekten daha farklı davranış özellikleri tasarlıyor.
Plan, robotun aynı şakayı, hatta aynı senaryoyu farklı izleyiciler karşısında icra etmesi. Tüm sözcükler aynı olacak ama sözsüz tüm davranışlar yani jestler, ses yüksekliği ve robotun konuşma tarzı farklılık gösterecek. Burada amaç yazılımın izleyicilerin tepkilerine bakarak senaryonun hangi kısmı için hangi sözsüz iletişim kombinasyonlarının uygun olduğunu bulması. Geri dönüş almak için seyirciler ne kadar eğlendiklerini simgeleyen bileklikler takacaklar, bakışları kameralarla izlenecek ve hareketlerinin tespit edebileceği sandalyelerde oturacaklar.
Örneğin Juliet’i oynayan bir robot Romeo’yu göndermeden önce onun gözlerinin içine bakıp, bir an için durması ve sonra ona veda etmesi gerektiğini deneme ve yanılma yöntemiyle öğrenebilecek. Karşısındaki kalabalığın tepkilerine duyarsız olan bir robot Juliet “seyircilere neşeyle bakar ve sahneyi düşüncesizce terk eder” diyor Knight.
Robot kişilikler
Knight seyircilerden alacağı geri dönüşlerden öğrendikleriyle inandırıcı robot kişilikleri yaratmayı umuyor. Böylece verili bir göreve en uygun robot kişiliği seçebileceksiniz. “Kişilik, tasarımın prensiplerinden biri haline geliyor” diyor.
“Bence harika bir fikir, çok mantıklı” diyor Takayama. Knight’in yaklaşımını bir yönetmenin filmini odak grup gösterimlerinden aldığı geri dönüşlere göre gözden geçirmesine benzetiyor. “Bunu robotlarla yapabiliyor olmanız çok hoş.” Öte yandan tiyatroyu bu şekilde kullanmanın bazı sınırlamalar getirdiğine de dikkat çekiyor: bir izleyici kitlesi, robotla birebir iletişim kuran bir kişiden daha farklı tepkiler verebilir. “Birbirinin aynısı değil” diyor. “Sahne üzerinde olduğunu, ortada bir dördüncü duvar olduğunu bilmek, küçük bir odada direk karşınızda olmasından farklı.”
Yine de Knight bunun robotları beklenmedik mekanlara yerleştirme geleneğinin bir parçası olduğunu belirtiyor. Örneğin robotların futbol oynamasını sağlamak, birçok robotun aynı anda hareketini koordine edecek algoritmaların gelişmesini teşvik etmişti. Uzun mesafeli bir robot araba yarışı olan DARPA Grand Challenge da otonom araç navigasyon teknolojisinin önünü açmıştı.
New York’a dönersek; Data, izleyicilerini büyüledi. Başka bir şaka anlatmaya başladı. “Garson! Garson! Çorbamda bu robotun ne işi var?” dedi. Peşinden: “Görünen o ki o insan özelliklerini de iki kez icra ediyor, çünkü ne korku ne de acıyı biliyor.” Bu espriye gülünmedi. Ama Data, dersini aldı ve hemen yeni bir şakaya başladı.
