机器人可以在大学校园里运送食物，在高尔夫球场上打出一杆进洞，但即使是最复杂的机器人也不能进行对人类日常生活至关重要的基本社会互动。现在，一个新的机器学习系统帮助机器人理解并执行某些社会互动。
麻省理工学院研究人员现在已将某些社会互动纳入机器人的框架，使机器能够理解相互帮助或阻碍的含义，并学会自己执行这些社会行为。在一个模拟环境中，一个机器人观察它的同伴，猜测它要完成什么任务，然后根据自己的目标帮助或阻碍这个机器人。
物理目标与环境有关。例如，一个机器人的物理目标可能是导航到网格上某个点的一棵树。社会目标包括猜测另一个机器人想要做什么，然后根据这一估计采取行动，比如帮助另一个机器人给树浇水。
研究人员还表明，他们的模型创造了现实的和可预测的社会互动。当他们向人类展示这些模拟机器人彼此互动的视频时，人类观众大多同意该模型所发生的社会行为类型。
使机器人能够表现出社交技能，可以使人类与机器人的互动更加顺利和积极。例如，辅助生活设施中的机器人可以利用这些能力来帮助为老年人创造一个更有爱心的环境。这个新模型还可能使科学家能够定量地测量社会互动，这可能有助于心理学家研究自闭症或分析抗抑郁药的效果。
