JH Lo, HP Huang, JS Lo
Robot e personalità, distopia futura. Dopo quelli sull’antropomorfizzazione, gli studi di oggi dimostrano che gli umani interagiscono meglio con una macchina in grado di simulare una propria personalità, e dunque la ricerca la sviluppa: dall’analisi delle emozioni umane, alla programmazione cognitiva alla sfera predittiva
La distopia dell’empatia artificiale, con gli AI Companion e le relazioni affettive umano-macchina (1), si lega alla ‘personalità’ robotica. Lo sviluppo della prima si nutre infatti anche della ricerca sulla seconda, perché “è stato dimostrato che la personalità del robot migliora le interazioni uomo-robot: gli utenti segnalano un maggiore piacere nell’interagire con un robot la cui personalità completa la propria, rispetto a uno con una personalità simile”. Diverse realtà studiano dunque la possibilità di programmare macchine in grado di simulare una personalità, ne è esempio la ricerca che qui pubblichiamo in estratto, con traduzione a cura di Paginauno, tagliata delle parti più tecniche per una maggiore facilità di lettura (2). Mobi, il robot progettato, “è in grado di chattare in base alla propria personalità, gestire i conflitti sociali e comprendere le intenzioni dell’utente”; è un “robot cognitivo sviluppato con l’obiettivo di manifestare una capacità cognitiva e una coscienza simili a quelle umane” (!). Utilizza GPT-4 – la versione del chatbot di OpenAI che ha potenziato e migliorato le capacità di testo, visione, audio e analisi delle emozioni umane – e nel corso della ricerca ha dimostrato di poter andare oltre la simulazione di una personalità ed entrare nella sfera predittiva: “Grazie alla conoscenza dei ricordi, dei tratti della personalità e dei modelli linguistici di un individuo, […] può prevedere il discorso e le decisioni di quella persona”. È un punto chiave per il perfezionamento dell’empatia artificiale, perché un simile bot può adattarsi “all’evoluzione degli stati emotivi e del contesto sociale dell’utente”.
Capire come funzionano queste macchine, anche solo a grandi linee, può aiutarci a non cadere nel tranello dell’empatia simulata, deve aiutarci a riportarle a ciò che sono: materia inorganica che reagisce a calcoli probabilistici. Matematica. Noiosa predeterminazione. Anche quando ci ‘sorridono’.
Introduzione
La personalità è stata identificata come un fattore cruciale per comprendere la qualità dell’impiego dei robot nelle organizzazioni e nella società in generale. Sebbene l’ipotesi uncanny valley postuli che gli esseri umani si sentano a disagio in presenza di robot con caratteristiche simili a quelle umane, questa prima impressione inquietante viene significativamente alterata attraverso l’interazione. La personalità di un robot è considerata preferibile ed è associata a risposte sociali desiderabili. Per determinare una personalità adatta per un robot, ricerche precedenti suggeriscono che le preferenze per le personalità dei robot possono effettivamente variare a seconda del contesto del ruolo del robot e delle percezioni stereotipate che le persone hanno per determinate occupazioni. È stato dimostrato che gli utenti sono in grado di distinguere tra le personalità dei robot, il che si traduce in preferenze diverse, tra scenari orientati agli obiettivi e orientati all’esperienza.
Un robot è stato progettato per mostrare tratti di introversione ed estroversione per assistere le persone colpite da ictus nei loro esercizi di riabilitazione. La ricerca indica che il comportamento autonomo di un robot socialmente assistivo, se adattato alla personalità dell’utente, può migliorare le prestazioni del compito. Gli studi hanno dimostrato che l’estroversione e la dominanza di un robot influenzano la percezione delle persone della sua intelligenza, delle sue capacità sociali e della sua simpatia. Inoltre, è stato dimostrato che la personalità del robot migliora le interazioni uomo-robot; gli utenti segnalano un maggiore piacere nell’interagire con un robot la cui personalità completa la propria, rispetto a uno con una personalità simile. Sono state proposte linee guida per la progettazione efficace di robot di servizio per suscitare le risposte emotive desiderate dagli utenti. L’incorporazione della personalità nei robot facilita le interazioni uomo-robot con una maggiore presenza sociale, portando a risultati come una maggiore accettazione e un maggiore coinvolgimento emotivo durante gli incontri di servizio. Ricerche precedenti hanno utilizzato principalmente il modello Big Five (BFI) (3) per instillare la personalità nei robot […]. Tuttavia, questi approcci sono limitati alle cinque dimensioni del modello Big Five e tendono a concentrarsi esclusivamente sugli aspetti conversazionali, trascurando i pensieri e le decisioni sottostanti. Di conseguenza, è fondamentale sviluppare un modello di personalità per i robot in grado di emulare i processi cognitivi e l’inferenza della personalità.
[…] l’assenza di cognizione e di capacità mentali umane si traduce in un’interazione con il robot carente in termini di flessibilità e umanità. […] Per migliorare l’interazione uomo-robot e ottenere un gemello digitale della personalità di un individuo, in questa ricerca è stato proposto un modello di personalità per robot e un framework di robotica cognitiva, che mira a simulare una personalità completa con cognizione incorporata. Il modello di personalità è costruito sulla base della teoria della multi-personalità e il processo cognitivo è integrato per facilitare la simulazione della personalità. Il risultato della simulazione della personalità dovrebbe essere convalidato attraverso un approccio statistico. Ci si aspetta che la personalità supportata dal framework di robotica cognitiva esegua sia tratti di personalità che teoria della mente.
Backgrounds
Tratti della personalità
Nella ricerca psicologica sono stati proposti diversi modelli per illustrare i tratti della personalità degli esseri umani. Il BFI è il modello di personalità più comune, con varie applicazioni. […] I 16 fattori di personalità di Cattell (16PF) descrivono i tratti interiori della personalità in base all’autopresentazione dei soggetti, che costituisce un insieme di criteri di misurazione della personalità all’interno dell’intervallo di normalità. […] Il repertorio dei costrutti di ruolo di Kelly adotta il realismo soggettivo come prospettiva fondamentale, postulando che gli individui interpretano il mondo attraverso dimensioni personali note come costrutti. Egli sostiene che sia possibile accertare la conoscenza relativa alle interpretazioni altrui del mondo in contesti clinici. Viene indicato che la relazione con il caregiver primario costituisce la struttura fondamentale e i modelli comportamentali associati nei bambini. Queste strutture fondamentali guidano i bambini nell’interpretazione delle relazioni e facilitano la loro comprensione di se stessi e del mondo in cui vivono. Kelly ha sottolineato che l’essenza del suo quadro teorico risiede nella comprensione che la psicoterapia dei costrutti personali costituisce un processo relazionale progettato per promuovere la trasformazione personale. La traiettoria incompleta del riconoscimento reciproco deriva da particolari condizioni di disequilibrio tra i soggetti. Traendo spunto dalla nozione di dipendenza e ruolo di Kelly, nonché dalle filosofie di riconoscimento reciproco e relazioni intersoggettive di Honneth e Ricoeur, e dalla visione di Benjamin sul significato dell’intersoggettività nei contesti terapeutici, questo squilibrio è ritenuto associato ai casi più significativi di disagio personale in contesti clinici, in cui si presume che l’individuo soffra di una carenza di riconoscimento da parte degli altri.
In questa ricerca, svilupperemo un modello di personalità implementabile adattando le teorie di Cattell e Kelly con alcune modifiche, il che sposta l’obiettivo dall’osservazione dei tratti della personalità umana alla definizione delle caratteristiche del robot. Costruisce l’agente antropomorfizzato sulla base di teorie psicologiche e aumenta l’avversità dei tratti della personalità, anziché essere definito solo dal BFI come negli studi precedenti.
Memoria, attenzione, emozione e intenzione
Intenzione, memoria, emozione e attenzione sono i processi cognitivi cruciali che influenzano il comportamento umano. La memoria funge da risorsa che gli individui utilizzano per raggiungere obiettivi personali o sociali e il contenuto dei ricordi si evolve nel tempo. Sebbene gli errori di memoria possano essere classificati in sette tipi distinti: transitorietà, distrazione, blocco, attribuzione errata, suggestionabilità, pregiudizio e persistenza, la memoria influenza il processo di identificazione e classificazione sociale. La memoria è influenzata dallo stato di recupero dei ricordi precedenti e dall’attenzione sostenuta, mentre l’attenzione interna costituisce il processo centrale dello stato di recupero. È indicato che ogni volta che è necessaria una parola composta con più attributi separabili per rappresentare o distinguere potenziali oggetti, l’attenzione deve essere diretta sequenzialmente a ciascun stimolo nella visualizzazione. Il cervello umano costruisce un modello predittivo dell’attenzione altrui, dotando gli individui di notevoli capacità sociali per anticipare gli stati mentali e i comportamenti dei loro simili. Di conseguenza, ciò facilita la ricostruzione delle proprie emozioni, convinzioni e intenzioni.
Il consenso accademico è che esistano molteplici distinzioni tra le varie emozioni, il che richiede l’integrazione delle teorie motivazionali con i principi di piacere e dolore insiti nelle esperienze emotive. L’emozione coinvolge diverse funzioni cognitive. La codifica di eventi emotivamente stimolanti si traduce in un miglioramento della memoria a lungo termine, che può essere recuperata con un conseguente senso di ricordo, e gli individui dipendono dalla facilità di ricordo e percezione per valutare la veridicità dei ricordi che recuperano. L’emozione è correlata all’uso delle parole. Le differenze individuali nel vocabolario emotivo proattivo, ovvero la facilità di accesso alle parole emotive, sono associate alle prestazioni nei compiti di segmentazione emotiva. L’esperienza emotiva influenza anche l’espressione emotiva degli individui, il che sottolinea come le esperienze emotive e le espressioni visive siano coerenti e uniche all’interno del panorama modulare emotivo di un individuo.
Quando una persona esprime un’affermazione, l’affermazione è sempre orientata a una certa conoscenza dovuta all’intenzione della sua coscienza. Per migliorare la somiglianza tra l’uomo e il robot, un robot può svolgere funzioni di coscienza, come la Teoria della Mente (ToM), realizzando l’intenzione, il che rende il suo comportamento orientato al proprio intento, alle proprie emozioni e produce una conversazione più direzionale. Inoltre, il comportamento passato e altre variabili del comportamento pianificato, l’intenzione di agire, così come l’intenzione di astenersi dall’agire e l’anticipazione del rimpianto, aumentano il potere predittivo delle intenzioni per vari comportamenti. Alcuni mediatori delle intenzioni, come l’accessibilità, la stabilità temporale, l’esperienza diretta, il coinvolgimento, la certezza, la contraddizione e la coerenza emotivo-cognitiva, migliorano la relazione tra intenzioni e comportamenti. Viene anche discussa la relazione tra abitudini e intenzioni. Quando un’abitudine è debole, l’intenzione guiderà il comportamento futuro; tuttavia, quando un’abitudine è forte, la situazione è diversa.
I modelli sopra proposti da studi precedenti forniscono una panoramica del processo cognitivo umano, che ha concettualizzato il framework del robot cognitivo in questa ricerca. È essenziale considerare le diverse componenti della cognizione sopra menzionate quando si sviluppa un agente antropomorfizzato; il framework del robot cognitivo è sviluppato con l’obiettivo di manifestare la cognizione e la coscienza simili a quelle umane.
Modello linguistico di grandi dimensioni
Dall’introduzione di ChatGPT-3 da parte di OpenAI nel 2020, lo sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è cresciuto notevolmente. Entro il 2023, ChatGPT-4 è avanzato per supportare input visivi e mostrare prestazioni migliorate di risoluzione dei problemi. La serie Generative Pre-trained Transformer (GPT) è considerata lo strumento più potente nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). L’implementazione di LLM avviene tramite prompting, in cui la progettazione di modelli di prompt e l’integrazione con LLM determinano le prestazioni degli agenti. Un vantaggio distintivo di LLM è l’apprendimento in-text, che consente loro di apprendere la classificazione da esempi minimi, un approccio noto come ‘apprendimento a pochi scatti’. Inoltre, LLM può generare testo su misura per requisiti specifici, un processo noto come ‘apprendimento a zero scatti’. Ricerche precedenti hanno introdotto varie tecniche di prompting. Per esempio, il prompt basato sulla catena di pensiero (CoT) spinge l’LLM a produrre una serie di frasi concise che articolano in sequenza i processi di ragionamento, culminando in una conclusione logica. È stato osservato che i prompt che incorporano passaggi di ragionamento più dettagliati producono risultati superiori. Per le attività decisionali, gli LLM implementano la classificazione degli intenti per determinare le azioni appropriate. Il framework HuggingGPT utilizza ChatGPT come pianificatore di attività, selezionando i modelli in base alle loro descrizioni e riassumendo le risposte in base ai risultati dell’esecuzione.
[…] L’LLM può anche emulare comportamenti e discorsi simili a quelli umani attraverso il gioco di ruolo. Uno studio ha creato simulacri convincenti del comportamento umano per applicazioni interattive, implementando un modulo di memoria a lungo termine e la pianificazione delle attività. Un altro progetto di ricerca ha sviluppato un LLM di personaggi che addestra un modello attraverso la sperimentazione e la costruzione di simulacri personali. RoleLLM è un framework progettato per valutare, stimolare e migliorare le capacità di gioco di ruolo negli LLM, consentendo loro di assumere 100 ruoli, ciascuno con conoscenze specifiche e la capacità di imitare stili di conversazione. Nonostante il fatto che gli agenti di dialogo basati su LLM non siano entità coscienti con propri obiettivi o un istinto di autoconservazione, sono in grado di mostrare intelligenza e caratteristiche umane. Incorporando un approccio basato sulla catena di pensiero, gli LLM possono simulare i processi cognitivi degli esseri umani. La cooperazione di più LLM come computer linguistici può guidare il framework cognitivo, che sarà discusso nella prossima sezione di questa ricerca.
Metodo
In questa sezione, proponiamo un framework di robotica cognitiva progettato per simulare la personalità. Il framework comprende diverse unità, ciascuna responsabile di distinti processi cognitivi, tra cui inferenza della personalità, intenzione, emozione, memoria a breve e lungo termine e previsione del futuro […] Questi processi cognitivi contribuiscono a perfezionare le risposte umanizzate e a simulare la personalità umana. […]
Funzioni situazionali e di memoria
La personalità umana comprende non solo tratti individuali, ma anche esperienze di vita, in particolare la memoria relativa all’individuo o alla società. Il processo di memoria a lungo termine implica codifica, mantenimento e recupero. Sebbene vanti una capacità illimitata, recuperare contenuti specifici dall’ampio archivio può essere impegnativo. Al contrario, la memoria a breve termine, con la sua capacità limitata, consente un recupero più semplice. Le funzioni della memoria a lungo e breve termine sono incorporate nel quadro della robotica cognitiva. […]
Funzione di generazione dell’intenzione e delle emozioni del robot
Tradizionalmente, i robot sono progettati per soddisfare i bisogni conversazionali degli utenti; tuttavia, gli esseri umani spesso dialogano con scopi specifici, come fornire informazioni o esprimere intenzioni personali. Per emulare i tratti della personalità simili a quelli umani, è stata integrata un’unità di motivazione utilizzando GPT-4. Le condizioni relative alle informazioni del profilo e alle informazioni sulla persona – con cui il robot cognitivo sta parlando – sono importanti per le conversazioni, e vengono fornite alle funzioni di pianificazione e di desiderio per l’implementazione dell’intenzione. L’intenzione di agire o di astenersi dall’agire è coinvolta nella previsione dei comportamenti. La funzione di pianificazione elabora una strategia prima di ogni risposta per allinearsi all’intenzione stabilita nei modelli di prompt, garantendo che le risposte del robot cognitivo siano guidate dall’intenzione. Secondo la piramide dei bisogni di Maslow, la personalità è guidata dalla soddisfazione dei bisogni in diverse fasi: bisogni fisici, bisogni di sicurezza, bisogni di amore, affetto e appartenenza, bisogni di stima e bisogni di autorealizzazione. L’obiettivo dell’agente è deciso dal desiderio meno soddisfatto in quel momento […]
L’obiettivo del robot viene impostato e modificato; tuttavia, per l’uomo l’intenzione in un momento specifico non riguarda solo l’obiettivo, ma anche molte altre condizioni cognitive, tali da consentire all’uomo di avere un’intenzione ragionevole e agire correttamente. La funzione di pianificazione definisce l’intenzione del robot considerando la memoria a breve termine, le aspettative, l’ambiente, le emozioni e l’obiettivo […].
Per generare la reazione emotiva del robot, viene proposta una funzione generativa delle emozioni per calcolarle considerando offesa, obiettivo e previsione per il futuro […]. [La funzione] valuta se il robot è offeso, il che può provocare sentimenti di rabbia o paura; se la situazione soddisfa l’obiettivo e i risultati futuri previsti (desiderato/indesiderato, atteso/ inaspettato), generando emozioni come felicità, tristezza, delusione e sorpresa; e prevede il futuro successivo alla query corrente. La funzione generativa delle emozioni facilita la capacità del framework cognitivo del robot di mostrare risposte emotive appropriate in base a stimoli ambientali. Le emozioni calcolate vengono quindi prese in considerazione per formulare una risposta più dinamica.
Funzione di inferenza e modello di personalità del robot
La funzione di inferenza prende sia input ambientali sia i risultati dei processi cognitivi, integrando le informazioni essenziali per dedurre un comportamento appropriato. Gli input dell’inferenza sono memoria, intenzione, emozione e il messaggio proveniente dall’ambiente […]. I modelli di sollecitazione comprendono diversi componenti: regole, un modello di personalità, background e tono di voce, che sono il nucleo per simulare la personalità di un individuo. Le regole limitano l’ambito delle potenziali risposte, specificando vincoli come il tipo di output e il numero massimo di parole. Il modello di personalità e il background caratterizzano il ruolo svolto, adattato a vari contesti. Il tono di voce è un elemento opzionale che può essere specificato se è richiesto un particolare stile di comunicazione. […]
Attenzione alla pre-elaborazione visiva
Recentemente, i modelli visivi possono essere perfezionati tramite l’ingegneria dei prompt visivi, utilizzata per progettare agenti specifici per l’elaborazione visiva. L’unità di elaborazione visiva facilita la capacità del framework di elaborare input che comprendono immagini e testo: riceve il testo e l’immagine dell’utente, e genera successivamente una descrizione dell’immagine […]. Il testo dell’utente funge da input per estrarre informazioni pertinenti, che indirizzano il meccanismo di attenzione visiva all’interpretazione dell’immagine. Di conseguenza, il robot può concentrarsi sugli oggetti di interesse all’interno dell’immagine, in base alla conversazione in corso. La descrizione delle immagini verrà utilizzata come variabile di stato dell’ambiente circostante. […]
Risultati
ChatGPT può fungere da chatbot di conversazione basato sull’intelligenza artificiale per molteplici scopi. Il nostro robot di servizio, denominato Mobi, è stato progettato per incarnare il framework del robot cognitivo. La configurazione hardware di Mobi include una telecamera di profondità, un pannello touch, bracci robotici e un telaio, come mostrato in Figura 4 (pag. 19). Questo studio si concentra sulla progettazione della personalità del robot ed è implementato attraverso il sistema cognitivo. […]
Per confrontare il nostro robot di personalità con soggetti umani, sono stati raccolti i risultati di 30 test di personalità su soggetti umani. Tutti i protocolli sperimentali sono stati approvati dal Comitato Etico Istituzionale della Chang Gung Medical Foundation e il consenso informato è stato ottenuto da tutti i soggetti. Tutti gli esperimenti sono stati condotti in conformità con le linee guida e le normative pertinenti.
Test di conversazione
È stato progettato uno scenario di conversazione visiva per illustrare il processo cognitivo coinvolto nella simulazione della personalità. Questa conversazione si basa su un’immagine di input che viene convertita in una descrizione, consentendo a Mobi di comprendere il contenuto visivo. Come illustrato nella Figura 5 (pag. 20), Mobi determina inizialmente una strategia appropriata e l’emozione corrispondente, dopodiché l’unità di inferenza aderisce a questa strategia per generare una risposta infusa con l’emozione identificata.
Durante il secondo round di conversazione, a Mobi viene chiesto di selezionare un macaron dall’immagine presentata, come mostrato in Figura 5 (pag. 20). La sua preferenza, influenzata dalla sua memoria a lungo termine, guida il processo decisionale; le caratteristiche dell’immagine, in particolare il macaron rosa, sono associate al suo gusto preferito, la fragola. Questa interazione dimostra il miglioramento dell’interazione uomo-robot attraverso un framework robotico cognitivo, che incorpora la simulazione della personalità ed elabora la fusione testo-immagine in combinazione con la memoria a lungo termine, in cui la formazione della personalità è influenzata anche dall’esperienza.
Il framework del robot cognitivo è attrezzato per affrontare i conflitti attraverso processi cognitivi appropriati. Viene costruito uno scenario che prevede un conflitto per valutare la reazione della simulazione di personalità, come mostrato in Figura 6 (pag. 23). Il processo cognitivo rivela che Mobi è consapevole dei conflitti e può elaborare una strategia per rispondere alle provocazioni sulla base delle intenzioni sottostanti.
Inoltre, la manifestazione della rabbia viene eseguita secondo un modello emotivo orientato alla previsione. Il framework valuta anche le possibilità future alla luce del contesto attuale. Mobi, il robot, riconosce potenziali conflitti e sceglie di evitare alterchi con individui che potrebbero rappresentare un pericolo. La dimostrazione dimostra che Mobi è in grado di rispondere a scenari emotivamente carichi con strategie e reazioni emotive coerenti con la simulazione della personalità programmata.
Mobi dimostra la capacità di determinare le azioni da intraprendere in risposta alle richieste, come mostrato in Figura 7 (pag. 24). Quando viene richiesto di ricordare all’utente di richiamare, Mobi ne riconosce l’intento e intraprende l’azione richiesta impostando un promemoria per tre minuti dopo. Questo esempio dimostra che il framework robotico cognitivo è in grado di interpretare l’intento dell’utente e di fornire risposte e azioni appropriate.
Valutazione della personalità
Per valutare i risultati della simulazione di personalità, sono state somministrate due scale di valutazione della personalità: l’International Personality Item Pool – Nevroticismo, Estroversione e Apertura (IPIP-NEO) e il modello Big Five (BFI). Queste scale valutano cinque dimensioni della personalità: estroversione, gradevolezza, coscienziosità, nevroticismo e apertura all’esperienza.
- 1. Estroversione. Questo tratto riflette quanto un individuo sia estroverso, energico e socievole. Le persone con un alto livello di estroversione tendono a essere assertive e a prosperare nei contesti sociali, traendo energia dall’interazione con gli altri. Al contrario, coloro che hanno un basso livello di estroversione (spesso descritti come più introversi) in genere preferiscono ambienti più tranquilli e solitari e possono risparmiare energia evitando grandi assembramenti.
- 2. Piacevolezza. L’amabilità è la tendenza a essere compassionevoli, collaborativi e fiduciosi. Gli individui altamente amabili spesso attribuiscono importanza all’armonia nelle loro relazioni, dimostrando empatia e disponibilità ad aiutare gli altri. Coloro che ottengono punteggi più bassi potrebbero apparire più competitivi o scettici, poiché danno priorità agli interessi personali rispetto alla coesione del gruppo.
- 3. Coscienziosità. Questa dimensione misura il grado di organizzazione, affidabilità e disciplina di una persona. Un livello elevato di coscienziosità è associato a un’attenta pianificazione, a un comportamento orientato agli obiettivi e a un forte senso del dovere, mentre punteggi più bassi possono essere associati a impulsività e a un atteggiamento più rilassato verso le responsabilità.
- 4. Nevroticismo. Il nevroticismo esprime la tendenza a provare emozioni negative come ansia, tristezza e instabilità emotiva. Gli individui con punteggi elevati di nevroticismo hanno maggiori probabilità di percepire le situazioni come stressanti o minacciose, mentre quelli con livelli bassi sono generalmente più resilienti e stabili emotivamente.
- 5. Apertura all’esperienza. Spesso definita semplicemente ‘apertura’, questa caratteristica implica l’essere fantasiosi, curiosi e ricettivi a nuove idee ed esperienze. Un’elevata apertura è correlata alla creatività, alla propensione per l’arte e le esperienze innovative e alla curiosità intellettuale, mentre un’apertura inferiore può essere associata a una preferenza per la tradizione e la praticità.
[…]
Validità di costrutto
Dopo aver verificato che la simulazione della personalità di Mobi soddisfa in modo coerente ed efficace i criteri stabiliti, questa sezione approfondisce la validità di costrutto del modello di personalità, comprendendo aspetti quali affidabilità, validità correlata al criterio, validità convergente e validità discriminante. […]
Le medie e le deviazioni standard nelle cinque dimensioni dimostrano che il nostro modello di personalità robotica proposto è in grado di comprendere tutti i tratti della personalità, ovvero estroversione, gradevolezza, coscienziosità, nevroticismo e apertura mentale […].
Teoria della mente
La Teoria della mente (ToM) è stata considerata come la caratteristica della mente umana, che si riferisce alla capacità di percepire le intuizioni altrui e di svolgere attività di cognizione sociale. Un robot con ToM può comprendere il pensiero dell’utente e comportarsi in modo più simile a quello umano. Il test di Sally-Anne è un test psicologico, utilizzato in psicologia dello sviluppo per misurare la ToM di una persona nell’attribuire false credenze agli altri. GPT-4 può superare un’istanza del test di Sally-Anne. […] Il risultato mostra che Mobi può anticipare l’azione dei personaggi nella storia e fornire una risposta ragionevole all’utente. È confermato che Mobi può eseguire la ToM. […]
Sfide pratiche
Questa ricerca ha proposto gli aspetti teorici della simulazione della personalità per l’interazione uomo-robot, modellando la funzione cognitiva attraverso la realizzazione dello spazio di stato. A causa della complessità del framework e della latenza di calcolo, l’intervallo di elaborazione richiede circa 10-15 secondi, tempi disponibili solo per la messaggistica e non adatti alla comunicazione verbale. Si prevede che la latenza diminuirà con lo sviluppo di applicazioni LLM. Inoltre, la trasmissione delle emozioni del robot ha richiesto un’ulteriore implementazione attraverso toni, espressioni facciali e gesti, che consentono un’espressione olistica delle conversazioni non verbali. Ci si chiede in che modo l’agente con simulazione della personalità influenzi l’interazione uomo-robot con giorni o addirittura mesi di interazione, soprattutto se il meccanismo della memoria a lungo termine prende il sopravvento sull’espressione della personalità anziché sul modello di personalità. Gli effetti della progettazione della personalità sugli atteggiamenti degli utenti nei confronti dei robot richiedono ulteriori valutazioni; scoprire come i tratti della personalità influenzino le dinamiche dell’interazione uomo-robot solleva una questione importante.
Conclusione
Lo studio sviluppa un framework robotico cognitivo che simula la personalità utilizzando ChatGPT-4, che elabora input visivi e testuali e genera risposte, azioni e reazioni emotive. Il modello di personalità incorpora preferenze, il Repertorio dei Costrutti di Ruolo di Kelly e i 16 Fattori di Personalità di Cattell. La codifica e il recupero della memoria a lungo termine sono facilitati dall’associazione temporale degli eventi. Emozioni e strategie vengono dedotte analizzando le intenzioni e prevedendo i risultati futuri. Le informazioni visive vengono estratte in base all’attenzione della query. I risultati indicano che il framework robotico cognitivo può eseguire processi cognitivi che producono risposte simili a quelle umane. La coerenza e l’efficacia della simulazione di personalità sono corroborate da valutazioni che utilizzano le misure di personalità IPIP-NEO e Big Five, confermando che il framework soddisfa i requisiti stabiliti per i tratti di personalità target. La validità del costrutto del modello di personalità proposto è dimostrata sia da 30 simulazioni di personalità che da 31 soggetti umani.
I contributi della simulazione della personalità vanno oltre la facilitazione di interazioni simili a quelle umane. La simulazione riflette accuratamente la personalità target in studio. Grazie alla conoscenza dei ricordi, dei tratti della personalità e dei modelli linguistici di un individuo, un framework di robot cognitivi può prevedere il discorso e le decisioni di quella persona. L’integrazione dell’intenzionalità nel dialogo spinge il chatbot a rispondere agli utenti in modo più coinvolto e mirato. Inoltre, la simulazione della personalità può fungere da gemello digitale per gli esseri umani, migliorando l’analisi comportamentale predittiva con modelli basati sulla personalità. La ricerca futura potrebbe approfondire modelli di personalità dinamici in cui i tratti possono evolversi in risposta a interazioni in corso, processi di apprendimento o persino cambiamenti situazionali. Questo approccio aprirebbe la strada a robot cognitivi che non solo simulano una personalità target, ma si adattano anche all’evoluzione degli stati emotivi e del contesto sociale dell’utente. Studi futuri potrebbero anche considerare progetti longitudinali per osservare come le interazioni prolungate influenzino il coinvolgimento dell’utente, la fiducia e l’autenticità percepita della simulazione della personalità nel corso di settimane o mesi. Tale ricerca potrebbe rivelare non solo i punti di forza dell’attuale framework, ma anche i suoi limiti nel sostenere interazioni realistiche e simili a quelle umane nel tempo. È possibile estendere i modelli di personalità e la validità del costrutto alle persone anziane, valutando l’interazione uomo-robot con la valutazione ergonomica. Si ipotizza che il framework del robot cognitivo per la simulazione della personalità rappresenti un approccio innovativo all’interazione uomo-robot, contribuendo ai campi della robotica, delle scienze cognitive e dell’analisi comportamentale.
1) Cfr. Giovanna Cracco, Il cuore e l’anima. L’umano e l’empatia artificiale, pag. 6
2) Qui lo Studio integrale completo di note e bibliografia, pubblicato sotto diritti Creative Commons: Lo, JH., Huang, HP. & Lo, JS. LLM-based robot personality simulation and cognitive system. Sci Rep 15, 16993 (2025). https://doi.org/10.1038/s41598-025-01528-8, 16 maggio 2025. Jia-Hsun Lo e Han-Pang Huang: Dipartimento di Ingegneria Meccanica, Università Nazionale di Taiwan, Taipei, Taiwan; Jie-Shih Lo: Dipartimento di Psicologia della Salute, Chang Jung Christian University, Tainan, Taiwan
3) La teoria dei Big Five è un modello tassonomico che descrive la personalità attraverso cinque fattori o tratti di personalità, intesi come modalità relativamente stabili di pensiero, di risposta emotiva e di comportamento nel tempo. Le cinque dimensioni sono estroversione, nevroticismo (o stabilità emotiva), coscienziosità, gradevolezza (agreeableness) e apertura all’esperienza. Nota a cura della redazione
