روبوت اجتماعي مساعد

يساعد **الروبوت المساعد اجتماعياً** ( **سار** ) المستخدمين من خلال التفاعل والدعم الاجتماعي بدلاً من المهام والتفاعلات الجسدية.

## الخلفية
ظهر مجال الروبوتات المساعدة اجتماعيًا في أوائل العقد الأول من الألفية الثانية عقب ظهور مجال الروبوتات الاجتماعية. وعلى عكس الروبوتات الاجتماعية تُساعد هذه الروبوتات المستخدمين في تحقيق أهداف محددة تتعلق بتغيير السلوك بدلًا من أن تكون كيانات اجتماعية بحتة. وقد صاغت مايا ماتاريتش وديفيد فيل-سيفر مصطلح "الروبوت المساعد اجتماعيًا" لأول مرة عام 2005. ومنذ نشأته حظي هذا المجال باعتراف واسع إذ يضم العديد من المشاريع البحثية وعددًا كبيرًا من المنشورات البحثية العالمية وشركات ناشئة ومجموعة متنامية من المنتجات في السوق الاستهلاكية.

أبرزت جائحة كوفيد-19 الإمكانات الهائلة للروبوتات المساعدة اجتماعياً لا سيما في تلبية احتياجات فئات واسعة من المستخدمين بما في ذلك الأطفال الذين يشاركون في التعلم عن بعد وكبار السن الذين يعانون من الوحدة والمتضررين من العزلة الاجتماعية وما يرتبط بها من عواقب سلبية.

## خصائص التفاعل
تعتمد الروبوتات المساعدة على الذكاء الاصطناعي لتوليد سلوكيات روبوتية طبيعية وهادفة وسريعة الاستجابة في الوقت الفعلي أثناء تفاعلها مع البشر. تستخدم هذه الروبوتات أشكالًا متنوعة من التواصل مثل تعابير الوجه والإيماءات وحركات الجسم والكلام. وعلى عكس الروبوتات المصممة للمهام البدنية صُممت الروبوتات المساعدة لدعم المستخدمين وتحفيزهم على أداء مهامهم بأنفسهم. قد تكون المهام التي يؤديها المستخدم بدنية (مثل تمارين إعادة التأهيل لمرضى ما بعد السكتة الدماغية) أو معرفية (مثل فحص الخرف لكبار السن) أو اجتماعية (مثل تبادل الأدوار لمستخدمي اضطراب طيف التوحد). يتضمن هذا التفاعل المعقد رصد وتفسير حركة المستخدم وسلوكه ونواياه وأهدافه وكلامه وتفضيلاته. تُستخدم تقنيات التعلم الآلي وتعلم الروبوتات بصفة متكررة لتعزيز فهم الروبوت للمستخدم والتنبؤ بتفضيلاته وتقديم مساعدة فعالة.

يُقيّم مدى فعالية الروبوتات المساعدة اجتماعيًا بناءً على قياسات موضوعية لأداء المستخدم والتحسن الناتج عن مساعدة الروبوت ودعمه. على عكس فروع الروبوتات الأخرى حيث تعتمد الفعالية على إنجاز الروبوت للمهام المادية يقيس الروبوت المساعد اجتماعيًا نجاحه بناءً على تقدم المستخدم وإنجازاته. يُجرى هذا التقييم باستخدام مقاييس كمية موضوعية مثل الوقت المستغرق في المهام والدقة والاستيعاب والتعبير اللفظي بالإضافة إلى مقاييس كمية ذاتية مثل أدوات استطلاع رأي المستخدمين.

تعتمد تقنية التعرف على الروبوتات المادية (سار) على كمٍّ هائل من الأدلة التي تُظهر أن المستخدمين يميلون إلى الاستجابة بطريقة إيجابية أكثر للتفاعل مع الروبوتات المادية مقارنةً بالتفاعل مع الشاشات. كما يُشجع التفاعل مع الروبوتات المادية المستخدمين على التعلّم واستيعاب معلومات أكثر من التفاعلات القائمة على الشاشات. تُؤكد هذه الرؤية الأساسية سبب كون الروبوتات المادية في تطبيقات التعرف على الروبوتات المادية أكثر فعالية مقارنةً بالتفاعلات التي تقتصر على الشاشات أو الأجهزة اللوحية أو أجهزة الكمبيوتر.

## الاستخدامات والتطبيقات
طورت أنظمة التعرف على الكلام والسمع (سارز) والتحقق من صحتها في مجموعة واسعة من التطبيقات بما في ذلك الرعاية الصحية ورعاية المسنين والتعليم والتدريب. على سبيل المثال طورت هذه الأنظمة لدعم الأطفال المصابين باضطراب طيف التوحد في اكتساب المهارات الاجتماعية والمعرفية وممارستها ولتحفيز مرضى السكتة الدماغية وتدريبهم خلال تمارين إعادة التأهيل ولمراقبة صحة الأفراد (مثل اكتشاف السقوط) ولتشجيع كبار السن على أن يكونوا أكثر نشاطًا بدنيًا واجتماعيًا.

ثمة مخاوف من أن يشكل الخوف من التكنولوجيا وعدم الثقة في الروبوتات عائقاً أمام فعالية أنظمة البحث والإنقاذ لدى كبار السن.

## المراجع

تصنيف:تعلم الآلة
تصنيف:خدمات اجتماعية
تصنيف:روبوتيات