Da Roboter und Maschinen immer mehr mit unserem täglichen Leben verflochten sind, wächst das Feld der Verbesserung der Mensch-Roboter-Interaktion. Die jüngsten Arbeiten auf diesem Gebiet haben sich neu entwickelt. „Klassifizierungsmodelle“ die zeigen, wie gut Menschen intelligenten Maschinen vertrauen, mit denen sie zusammenarbeiten.
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Die Modelle tragen wesentlich dazu bei, die Qualität der Interaktionen und der Teamarbeit zu verbessern.
Die jüngste Arbeit von Assistenzprofessor Neera Jain und Associate Professor Tahira Reid aus Purdue University Die Fakultät für Maschinenbau ist nur ein Schritt im Gesamtziel, intelligente Maschinen zu entwickeln, die ihr Verhalten ändern können, um das Vertrauen ihrer menschlichen Teamkollegen in sie zu stärken.
Roboter und Menschen müssen miteinander auskommen
„Intelligente Maschinen und allgemein intelligente Systeme werden im Alltag des Menschen immer häufiger“, Jain. sagte .
„Da Menschen zunehmend mit intelligenten Systemen interagieren müssen, wird Vertrauen zu einem wichtigen Faktor für synergistische Interaktionen.“
Dies verbessert die Effizienz der Interaktionen zwischen Mensch und Maschine. Derzeit kann Misstrauen gegenüber Maschinen zu Systemausfällen führen.
Die Purdue University nennt das Beispiel von Flugzeugpiloten und Industriearbeitern, die routinemäßig mit automatisierten Systemen interagieren, das System jedoch möglicherweise außer Kraft setzen, wenn sie verstehen, dass das System ins Stocken gerät.
„Es ist allgemein bekannt, dass menschliches Vertrauen für erfolgreiche Interaktionen zwischen Mensch und Maschine von zentraler Bedeutung ist“, Reid. sagte .
Die Forscher haben zwei Arten von „klassifikatorbasierten empirischen Vertrauenssensormodellen“ entwickelt, mit denen sie der Verbesserung der Beziehung zwischen menschlichen und intelligenten Maschinen einen Schritt näher kommen. Das Modell sammelt Daten von menschlichen Probanden auf zwei Arten, um das Vertrauen zu messen. '
Gehirnwellen entziehen sich dem Vertrauen in Echtzeit
Es überwacht Gehirnwellenmuster, misst aber auch Änderungen der elektrischen Eigenschaften der Haut und liefert psychophysiologische „Merkmale“, die mit Vertrauen korrelieren. Um die Studie abzuschließen, trugen 45 menschliche Probanden EEG-Headsets und ein Gerät zur Messung der Galvanik an der HandHautreaktion.
Ein Modell verwendet für alle 45 Teilnehmer die gleichen psychophysiologischen Merkmale, während das andere auf den Einzelnen zugeschnitten ist. Das letztere Modell verbessert die Genauigkeit, benötigt jedoch viel mehr Zeit für das Training.
Die beiden Modelle hatten eine mittlere Genauigkeit von 71,22 Prozent bzw. 78,55 Prozent. Es ist das erste Mal, dass das EEG verwendet wird, um Daten in Bezug auf das Vertrauen in Echtzeit zu erfassen.
„Wir verwenden diese Daten auf sehr neue Weise“, Jain sagte . “Wir betrachten es in einer Art kontinuierlichem Strom, anstatt Gehirnwellen nach einem bestimmten Auslöser oder Ereignis zu betrachten.
„Wir sind daran interessiert, Feedback-Kontrollprinzipien zu verwenden, um Maschinen zu entwerfen, die in der Lage sind, in Echtzeit auf Änderungen des menschlichen Vertrauensniveaus zu reagieren, um Vertrauen in die Mensch-Maschine-Beziehung aufzubauen und zu verwalten“, Jain. erklärt .
„Dazu benötigen wir einen Sensor zur Schätzung des menschlichen Vertrauensniveaus erneut in Echtzeit. Die in diesem Artikel vorgestellten Ergebnisse zeigen, dass dazu psychophysiologische Messungen verwendet werden können.“
Die Arbeit ist wichtig, um zukünftige Interaktionen zwischen Mensch und Roboter zu verbessern.
„Ein erster Schritt zur Entwicklung intelligenter Maschinen, die in der Lage sind, Vertrauen zum Menschen aufzubauen und aufrechtzuerhalten, ist der Entwurf eines Sensors, mit dem Maschinen das Vertrauensniveau des Menschen in Echtzeit abschätzen können“, Jain. Fortsetzung .
Die Studie wurde in einer Sonderausgabe der Association for Computing Machinery's Transactions on Interactive Intelligent Systems veröffentlicht. Die Sonderausgabe der Zeitschrift trägt den Titel "Vertrauen und Einfluss auf die intelligente Mensch-Maschine-Interaktion".