机器人运动未来与人机交互研究

机器人运动未来与人机交互研究

移动机器人正日益普及于我们周围。它们在超市过道中巡视库存，夜间清洁机场地面，为医院病房提供物资和消毒服务，并检查石化管道是否腐蚀。某中心在其运营中使用超过20万台机器人。人类与机器人正逐渐学会共同生活和工作。比尔·斯玛特希望简化它们之间的互动。

斯玛特是某州立大学机器人学教授、协作机器人与智能系统研究所副主任，目前正与某机构合作研究人类与机器人在长时间内的互动模式。

长期交互研究的重要性

在学术界，典型的研究可能涉及30名参与者。研究人员将参与者逐个带入房间，以多种方式与机器人互动。斯玛特指出，这可能产生一些见解，但这些研究是在隔离环境中进行的——仅有一名从未见过该机器人的参与者。这种情况并不能真实反映正在兴起的机器人-人类共处世界。

“在学术界，我可以运行几个机器人几天，进行 essentially 概念验证研究，”他说，“与某机构合作，可以在数月甚至数年的时间尺度上进行更大规模的思考。这让你能够提出在学术环境中无法提出的问题。”

这种时间尺度对斯玛特来说特别有价值。“我想知道这些接触在一个月或一年内会是什么样子，”斯玛特说，“你在第一个小时的互动将与一个月或一年结束时的互动大不相同。我感兴趣的是人们如何与机器人合作，以及当他们不直接与机器人合作但共享同一空间时的行为。”

大规模实验的优势

在某机构进行机器人研究的一个优势是规模。“你可以收集在较小环境中无法学习的数据统计，”斯玛特说。这很重要有两个原因：首先，它使斯玛特能够收集关于机器人行为变化的数据，例如测试机器人应该使用通道的哪一侧或应该以多快的速度移动；其次，它提供了一个更现实的框架来衡量这些变化。

大规模数据对机器学习也很重要。斯玛特的工作涉及将传感器信息转化为可操作的智能。他将机器学习视为一种工具，并且是一种非常有效的工具。“在生产环境中，这确实很重要，”斯玛特说。

机器人意图传达研究

斯玛特的研究涉及扩展人类与机器人长期合作的方式。他特别希望扩展的一个领域是机器人发出信号表明它即将做什么以及它打算下一步去哪里的方式。

“目前，我们正在研究的机器人有一套指示灯，类似于汽车，显示机器人的意图，”斯玛特指出，“底层安全系统会使机器人减速或停止。但最终目标是让机器人在使用中‘隐形’，这样员工就不需要比思考人类同事的行为更多地思考它们。”

技术发展与政策考量

斯玛特还被选为某科学促进会莱什纳领导力研究所人工智能公众参与研究员，对政策也有兴趣。虽然政策关注可以追溯到他职业生涯的早期，但他的旅程真正开始于2011年，当时他在某大学的同事、研究涉及技术领域的法学教授尼尔·理查兹建议斯玛特参加“我们机器人”会议，这是一个关于机器人和人工智能法律和政策方面的新会议。斯玛特最终在会上做了首次演讲。

该会议对斯玛特来说是一个启示。它由参与互联网法的律师发起，这些法律大多在互联网已经爆炸性进入世界后才编写。会议希望在机器人出现在场景之前，研究一个由机器人和人类共同居住的世界的法律含义。斯玛特是那里少数的技术专家之一。

“大部分学术研究来自法律和政策方面，并没有牢固地锚定在技术实际能做什么上，”他说，“他们在讨论几十年后可能成为问题的事情，而不是今天就是问题的事情。这是因为他们误解了技术目前所处的位置。”

未来展望

经过20年在该领域的工作，斯玛特终于看到机器人在现实世界中应用。即使是某州立大学也开始使用送货机器人，从事有用的工作，使人们的生活更美好。

“我们仍处于早期阶段，相当于苹果和IBM之前计算机所处的位置，”他说，“还有很多工作要做，困难的部分在于机器人与人类活动相交的地方。在五年内，我认为我们仍然在努力解决这个问题。”