Предпосылкой для сотрудничества между человеком и роботом на рабочем месте и в таких сферах, как здравоохранение или уход за престарелыми, образование, торговля, является то, что роботы должны работать бок о бок с человеком в высокодинамичной среде. Коллабно-оптимальное производство предлагает “сочетание" эффективности машин и гибкости человека. И при том, что многие процессы все еще остаются в руках человека, они, как правило, полностью не автоматизированы, по крайней мере, не в ближайшей перспективе. Однако во многих случаях физическая нагрузка и повторяющиеся задачи могут выполняться роботом, оставляя более сложные задачи на усмотрение человеческих работников.
Следующим шагом для промышленной робототехники станут роботы и люди, работающие бок о бок в тесном сотрудничестве. Что касается процессов, в которых полная автоматизация кажется достижимой, то можно утверждать, что люди время от времени должны будут вмешиваться, когда речь заходит о пограничных случаях. Опыт показывает, насколько трудным и трудоемким может быть достижение желаемой производительности для автономных систем, которые должны справляться со значительными вариациями биологических характеристик. Чтобы ускорить развитие, нужно опираться на имеющийся персонал для руководства и содействия в обучении и усовершенствовании будущих интеллектуальных систем.
Сотрудничество между людьми и роботами
Первоначально делается ставка на сотрудничество один на один, когда один человек взаимодействует с одним роботом. На самом деле, скорее всего, будут все следующие комбинации взаимодействий:
- Один на один: Робот не в состоянии выполнить все аспекты задачи или не научился ее надежно выполнять. Сотрудник выполняет задачи, которые робот не в состоянии выполнить и/или обеспечить руководство.
- Один на многих: Роботы способны выполнять задания автоматически. Человек берет на себя роль супервайзера, взаимодействуя с роботами только в случае возникновения проблемы.
- Множество к одному: Человек на тренинге по работе с роботами-человеками. Решение задач, требующих большого количества людей и роботов.
Проблемы в сотрудничестве между человеком и роботом
Достижение тесного и эффективного сотрудничества между человеком и роботом - задача не из легких, и многие проблемы еще предстоит решить. Особой проблемой с точки зрения взаимодействия человека и робота является сложное мультимодальное взаимодействие различных звеньев взаимодействия с асимметричными коммуникационными возможностями и предусловиями.
Это создает потребность в многоуровневой координации между партнерами по взаимодействию для реализации успешных совместных действий:
- Координация на коммуникативном уровне: например, по очереди, невербальное выравнивание ;
- Курирование на физическом уровне: например, перемещения, траектории, инструменты;
- Координация на социальном уровне: например, групповая динамика - динамика, эмоции;
- Координация на уровне задач: например, интерпретация задач, эффективность задач, логика задач.
Все эти координационные задачи требуют высокой степени контекстуальной и ситуационной адаптируемости и, следовательно, тесного взаимодействия мультимодальных сигналов и методов искусственного интеллекта для интерпретации сигналов, формирования поведения и обучения. Решение этих координационных задач выведет на уровень, когда реальное сотрудничество между пользователем и роботом возможно и, естественно, приведет к активному взаимодействию.
Потребность в искусственном интеллекте
Успешное создание роботов, способных выполнять задачи с существенной вариативностью и сложностью при взаимодействии с людьми, потребует использования самых современных методов робототехники и машинного обучения. С ростом доступности сенсорных технологий и достижений в машинном обучении, для возобновления усилий по автоматизации стало доступно больше данных и новых методов.
Высокая сложность и необходимость постоянного совершенствования делает традиционное программирование программного обеспечения управления и принятия решений практически неосуществимым. Возможно, для дальнейшего расширения сферы применения роботов необходимо широко использовать методы машинного обучения. Предстоит пройти долгий путь, и известно, что системы, основанные на машиностроительных технологиях обучения, могут столкнуться с серьезными проблемами при столкновении с реальностью. Такая система должна быть в состоянии постоянно адаптироваться и совершенствоваться в процессе использования. Это необходимо, потому что меняется окружающая среда, меняется продукт, меняются коллеги.
Передача знаний и навыков роботам
ИИ может быть обучен решению сложных задач с помощью самоисследования, отзывов экспертов или сочетания того и другого. Обучение ИИ решению большинства реальных задач с использованием только самоисследования и скудной обратной связи не практично. Решение может заключаться в том, чтобы включить демонстрацию экспертов и, таким образом, обойти стороной большую часть потребности в разведке, возникающей при использовании стандартных технологий. Поведение экспертов можно смоделировать с помощью генераторных состязательных сетей, в которых генераторные сети обучены вырабатывать поведение, неотличимое от поведения эксперта. Было показано, что даже редкая человеческая обратная связь, обеспечивающая только слабый сигнал "да" или "нет", обеспечивает достаточный сигнал для алгоритма и для изучения сложного поведения.
Роботы должны уметь учиться на работе у людей, имеющих опыт. Обучение должно проходить по всему спектру направлений, чтобы использовать человеческие знания, когда они доступны, а также проводить исследования и обучение самостоятельно. Кроме того, обучающее взаимодействие может осуществляться либо с помощью машины, как в случае с активным обучением, когда алгоритм машинного обучения запрашивает учителя, либо с помощью человека, управляемого тем, как и чему хочет обучать тренер.
В этой статье была рассмотрена ценность использования конечных пользователей в обучении роботов. Были выделены основные направления исследований в области сотрудничества человека и роботов. В частности, потребность в динамичной и гибкой координации между человеком и роботом на нескольких уровнях взаимодействия.
