Социально-ассистивный робот
Социа́льно-ассисти́вный ро́бот (англ. socially assistive robot, SAR) — это робот, который оказывает поддержку пользователю посредством социального взаимодействия и вовлечения, а не через выполнение физических задач и манипуляций.
В научной литературе строгое противопоставление социального и физического взаимодействия начинает стираться, и в научной классификации появилась гибридная категория физически и социально-ассистивных роботов (PSAR)[1]
Технологии и развитие
Область социально-ассистивной робототехники сформировалась в начале 2000-х годов, вслед за развитием направления социальных роботов. В отличие от социальных роботов, социально-ассистивные роботы помогают пользователям достигать конкретных целей, связанных с изменением поведения, а не просто выступают в роли социальных сущностей. Термин «социально-ассистивный робот» был впервые определён Майей Матарич и Дэвидом Фейл-Сайфером в 2005 году[2]. С момента своего появления область получила широкое признание: было реализовано множество исследовательских проектов, опубликовано большое количество научных работ по всему миру, появились стартап-компании и всё больше продуктов выходит на рынок потребителей.
Пандемия COVID-19 подчеркнула огромный потенциал социально-ассистивных роботов, особенно в решении задач, связанных с потребностями больших групп пользователей — включая детей, обучающихся дистанционно, пожилых людей, испытывающих одиночество, и тех, кто страдает от социальной изоляции и сопутствующих негативных последствий.
SAR используют искусственный интеллект для создания в реальном времени отзывчивого, естественного и осмысленного поведения робота при взаимодействии с человеком. Для коммуникации применяются различные формы: мимика, жесты, движения тела и речь. В отличие от роботов, предназначенных для выполнения физических задач, SAR направлены на поддержку и мотивацию пользователя к самостоятельному выполнению собственных заданий[3]. Задачи, которые решает пользователь с помощью SAR, могут быть физическими (например, реабилитационные упражнения после инсульта), когнитивными (например, скрининг на деменцию у пожилых пользователей) или социальными (например, обучение поочерёдности у людей с расстройствами аутистического спектра[4]). Такое сложное взаимодействие требует от робота умения распознавать и интерпретировать движения, поведение, намерения, цели, речь и предпочтения пользователя. Для повышения понимания пользователя, прогнозирования его предпочтений и обеспечения более эффективной поддержки широко применяются методы машинного обучения и обучения роботов.
Эффективность применения социально-ассистивных роботов оценивается по объективным показателям успешности пользователей и их улучшений, достигнутых благодаря поддержке со стороны робота[5]. В отличие от других направлений робототехники, где результативность определяется степенью выполнения роботом физических операций, успешность SAR измеряется именно прогрессом и достижениями пользователя. Оценка осуществляется на основе количественных объективных метрик (например, время, затраченное на задание, точность, сохранение информации, количество обращений к роботу) и качественных субъективных методов, таких как анкетирование пользователей.
SAR основывается на большом количестве данных, свидетельствующих о том, что пользователи более положительно реагируют на взаимодействие с физическим роботом по сравнению с экранными интерфейсами. Взаимодействие с физическими роботами также способствует более эффективному усвоению и закреплению информации по сравнению с экранным общением. Этот ключевой результат объясняет, почему применение физических роботов в SAR-приложениях считается более результативным, чем взаимодействие исключительно с экранами, планшетами или компьютерами[6].
В 2024—2025 годах наметились ключевые тенденции в развитии взаимодействия SAR с человеком. Международная федерация робототехники назвала интеграцию ИИ и машинного обучения главным трендом, что позволяет программировать роботов с использованием естественного языка и делает их доступнее для пользователей без специальных навыков[7]. Прогнозируется, что к 2025 году общение с роботами станет настолько естественным, что пользователи могут забывать о том, что перед ними машина[8].
Особое внимание уделяется развитию эмоционального интеллекта и эмпатии у роботов. Разрабатываются модели, способные не только выполнять команды, но и распознавать эмоции человека по выражению лица и языку тела, а также демонстрировать собственные эмоциональные реакции для поддержания более естественного диалога[9]. Важными направлениями исследований также стали социальное принятие технологий, для чего к разработке привлекают потенциальных пользователей[10], и изучение невербальных сигналов, таких как зрительный контакт, для повышения качества взаимодействия[11].
В 2024—2026 годах внедрение больших языковых моделей (LLM) и генеративного искусственного интеллекта значительно расширило возможности социально-ассистивных роботов. Использование этих технологий позволило улучшить естественный диалог, а применение многоуровневой памяти и обучения с подкреплением на основе отзывов людей обеспечило лучшую адаптацию поведения машин[12]. Кроме того, в 2025 году был достигнут прорыв в масштабировании обучения: исследователи из Университета Суррея и Гамбургского университета представили метод обучения через виртуальное моделирование. Этот подход позволяет отлаживать алгоритмы распознавания невербальных сигналов и взгляда без участия живых добровольцев, делая процесс масштабируемым[13].
Применение и области использования
SAR были разработаны и апробированы в различных областях — здравоохранение, уход за пожилыми людьми, образование и подготовка. Так, социально-ассистивные роботы используются для мотивации и поддержки пациентов, перенёсших инсульт, во время реабилитационных занятий[14], для мониторинга состояния здоровья (например, обнаружение падений), а также для поощрения пожилых людей к большей физической и социальной активности.
Уход за пожилыми людьми
В 2020-х годах уход за пожилыми людьми стал одной из ключевых и наиболее быстро развивающихся областей применения социально-ассистивных роботов. Это обусловлено глобальной тенденцией старения населения и нехваткой кадров в социальной сфере[15]. Внедрение роботов позволяет снизить нагрузку на медицинский персонал: экономия времени на ходьбу для медсестёр составляет до 73 минут за смену, а общая нагрузка снижается на величину до 35 %[16]. В ответ на эти вызовы были созданы и внедрены различные устройства. Например, в США для борьбы с одиночеством среди пожилых людей используется робот ElliQ от компании Intuition Robotics; по статистике за 2025–2026 годы, 94—95 % пользователей отмечают снижение чувства одиночества[17][18][19]. В Южной Корее получили распространение ИИ-куклы Hyodol, которые отслеживают состояние здоровья, общаются с пользователем и могут передавать данные социальным работникам[20][21].
Значительное внимание уделяется созданию человекоподобных роботов. В июле 2024 года на Всемирной конференции по искусственному интеллекту в Шанхае Университет Фудань представил робота-гуманоида «Гуанхуа № 1», предназначенного для здравоохранения и ухода за пожилыми[22]. Робот способен проявлять эмоции и оказывать персонализированную помощь, а его коммерческий выпуск запланирован на 2025 год. Также развиваются андроиды более общего назначения, такие как EVE от норвежской компании 1X, которые обучаются выполнять бытовые задачи и взаимодействовать с людьми.
В 2025–2026 годах в ряде стран реализуются государственные программы по интеграции роботов в систему ухода. В Китае запущены национальные инициативы по внедрению ассистивных роботов в домашних условиях и домах престарелых[23]. В Японии в рамках национальной стратегии в области робототехники тестируются устройства для помощи медицинскому персоналу, в том числе 150-килограммовый робот AIREC[23]. В Европейском союзе проводятся правительственные кампании по повышению осведомлённости об ассистивных технологиях для пожилых людей[23].
Существует мнение, что технофобия и недостаток доверия к роботам могут стать барьерами для эффективного внедрения SAR среди пожилых людей.
Образование и поддержка детей
Социально-ассистивные роботы используются для поддержки детей с аутистическим спектром (РАС) в овладении и отработке социальных и когнитивных навыков[24]. Результаты клинических исследований 2024–2026 годов показали, что использование робота Kebbi (MOVIA Robotics) в США способствует значительному увеличению продолжительности и частоты зрительного контакта у детей с тяжёлыми симптомами РАС в процессе выполнения обучающих заданий. Дети демонстрировали более устойчивое внимание и предпочитали занятия с роботом по сравнению с человеком-инструктором[25].
В 2025–2026 годах социально-ассистивные роботы активно применяются для инклюзии и персонализированного обучения в школах различных стран. В Индии робот QTrobot используется для развития социальных навыков у учеников с РАС[26]. В США и Австралии роботы Milo, NAO, Kaspar и Pepper применяются в специальном образовании, а также для поддержки изучения языков, развития вычислительного мышления и навыков чтения[27]. В Японии Pepper помогает практиковать английский разговорный язык в начальной школе[26], а в Испании робот Snow участвует в инициативах по поддержанию социально-эмоционального благополучия учащихся[27].
Этика и безопасность
Главным риском использования автономных роботов является непредсказуемость их действий, основанных на машинном обучении и анализе новых данных, что может привести к причинению вреда. В связи с этим центральным этическим принципом становится приоритет безопасности человека над любыми экономическими и технологическими соображениями. Важной проблемой также является справедливое распределение юридической ответственности за инциденты[28].
К 2026 году в разных странах ведётся активное формирование нормативной базы. В России подготовлен комплексный законопроект о робототехнике, согласно которому искусственный интеллект не может быть субъектом права, а ответственность всегда лежит на человеке и распределяется между разработчиком, производителем, владельцем или оператором. Медицинские и сервисные роботы классифицируются как системы повышенного риска[28]. В Китае разрабатываются стандарты для человекоподобных роботов, регламентирующие этические требования и управление безопасностью[29].