为了吸引人类，机器人将需要有用，而且已经证明了其强大功能的一个机器人是Moxi，他通过在医院走廊上拉动补给室和对时间敏感的安全物品运输来协助护士。

Moxi由总部位于奥斯丁的Diligent Robotics建造，该公司由Vivian Chu博士和Andrea Thomaz博士于2017年共同创立。我们与Google [X]和IBM研究资深人士Chu博士进行了交谈，以了解更多信息。这是我们对话的摘录。

让我们谈谈莫溪。首先，为什么要命名?

在Diligent Robotics，我们一直在寻找一个不属于人类的名称，该名称简短，易于说并且没有性别。

您开发机器人UX的过程是什么?

Moxi是我的联合创始人Andrea Thomaz博士和我一起研究的第三个社交智能机器人。我们在学术界制造了头两个机器人，而Moxi是自成立Diligent Robotics以来在市场上推出的第一个商用机器人。因此，我们已经对什么有效，什么无效不了了之。我们从设计的角度来研究UX，即准确评估目标客户是谁，他们的环境如何以及他们的工作量包括什么。

您是否聘请了工业设计师?

是的，我们之前曾与Carla Diana合作，并且确定Moxi的关键社交情报组件将包括具有柔和边缘特征的弯曲身体。LED眼睛闪烁;发出“中性”的社交中立声音的乐观中性声音;头部转过头，点了点头，然后移动以传达意图。

机器人非常敏捷。

是。我们确定Moxi需要具备完整的移动处理功能，才能在不需要人员帮助的情况下端到端完成任务。这就要求Moxi具有灵巧性(灵活的手臂，可以抓起各种大小物体的抓手)，可以升到高/低层架子的上升的立柱主体，完全可移动的底座以及在尺寸上与人接近以适应通过走廊和门。

墨溪也有社交情报吗?

为了在人们周围的半结构化环境中工作，我们知道Moxi既要高效又要具有社会智能至关重要，这对人们的工作量产生了真正的影响，同时也使人们感到超级舒适。为此，我们利用了Moxi的物理组件，例如LED眼睛，摇头和声音。我们还将内置的社交意识构建到我们的核心软件堆栈中。

解释Moxi如何在旅途中学习。

为此，我们使用人类指导的学习方法。Moxi观察并重复任务，在半结构化环境中学习，因为每天都会带来新的挑战。例如，Moxi可能要负责捡起纱布垫并将其运送到306房间。但是[它]从未学习过如何捡起纱布，因此[it]指示需要对此进行教导。使用人类指导的探索，Moxi在拾取纱布时会记录关键信息，例如物体的重量(触觉)，颜色(视觉)和声音(音频)，然后将数据序列添加到其“大脑”中。

为什么要医院?

好吧，一开始，医院本质上都符合ADA，因此我们知道机器人可以在这种环境中导航，该环境具有使之可行的标准和协议。我们还想制造一种可以真正帮助人们的机器人，而且护理人员正越来越精疲力尽。到目前为止，从我们已经进行的试验中得出的第一点反馈是，Moxi是团队中一个非常有用的成员，他做着艰苦的工作，使护士腾出了更多的时间陪护患者。迫切需要在医疗系统中提高护理效率和一致性。对护士的需求正在迅速增长：2014年，美国有270万，但预计到2024年，我们至少需要320万。

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