На перетині машинного навчання і інтерактивних роботів
PhD St. Taras Kucherenko
Інтерактивні боти у формі віртуальних агентів або соціальних роботів набувають широкого поширення. Оскільки люди використовують невербальну поведінку, щоб сигналізувати про свої наміри, емоції та ставлення, розмовні агенти також потребують невербальну поведінку щоб зробити взаємодію злагодженою та ефективною.
Важливою частиною невербальної комунікації є жестикуляція: жести передають велику частку невербального змісту. Попередні системи для створення жестів, грунтувалися на системі правил і не могли мати діапазон людських жестів. З розвитком машинного навчання та особливо глибокого навчання нещодавно виникли моделі, що базуються на навчанні, а не на правилах.
Я розповім про такі моделі: як машинне навчання використовується щоб генерувати невербальну поведінку для віртуальних і фізичних роботів.