为了与人类互动并在日常生活中提供帮助，机器人应具备语言和非语言交流能力。换句话说，他们应该能够理解用户在说什么以及他们的行为表示什么，从而相应地调整他们的言语，行为和动作。
为了教社交机器人与人互动，机器人专家需要在包含人与人言语和非言语互动的数据集上对其进行训练。编译这些数据集可能会非常耗时，因此目前相当稀缺，并不总是适合训练机器人与特定人群(例如儿童或老人)进行交互。
为了促进最能帮助老年人的机器人的发展，韩国电子和电信研究院(ETRI)的研究人员最近创建了AIR-Act2Act，该数据集可用于教机器人非语言的社交行为。新数据集是作为名为AIR(机器人AI)的更广泛项目的一部分而编写的，该项目旨在开发可以在老年人的日常活动中提供帮助的机器人。
进行这项研究的研究人员之一Woo-Ri Ko告诉TechXplore：“社交机器人可以成为孤独的老人的好伴侣。” “不过，机器人要做到这一点，就应该能够理解老年人的行为，推断他们的意图并做出适当的反应。机器学习是实现这种智能的一种方法。由于它提供了从经验中自动学习和改进的能力，它还可以使机器人通过观察人类之间的自然互动来学习社交技能。”
Ko和她的同事是第一个记录年轻人与老年人(即老年人)之间互动的记录，目的是训练社交机器人。他们编译的数据集包含5000多次交互，每个交互都具有关联的深度图，身体索引和交互个体的3-D骨骼数据。
Ko说：“ AIR-Act2Act数据集是迄今为止唯一包含与老年人互动的唯一数据集。” “我们招募了100名老年人和两名大学生，在室内环境中进行了10次互动，并在这些互动中记录了数据。我们还使用三个Microsoft捕获了参与者彼此互动时的深度图，身体指标和3-D骨骼数据Kinect v2相机。”
