रोबोटिक्स और भौतिक एआई
नए शोध से मानव-रोबोट विश्वास पर नई जानकारी मिली
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नए शोध, जिसका नेतृत्व यू.एस. आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी और यूनिवर्सिटी ऑफ सेंट्रल फ्लोरिडा इंस्टीट्यूट फॉर सिमुलेशन और ट्रेनिंग ने किया है, मानवों और रोबोटों के बीच विश्वास के स्तर पर नई जानकारी प्रदान कर रहा है। नए परियोजना में मानवों और रोबोटों के बीच संबंधों और यह देखने का प्रयास किया गया है कि मानव रोबोट की तर्कशक्ति या उसकी गलतियों को अधिक महत्व देते हैं या नहीं।
नए शोध में मानव-एजेंट टीमिंग, या एचएटी पर ध्यान केंद्रित किया गया है, और यह देखने का प्रयास किया गया है कि एजेंटों जैसे रोबोट, अनमैन्ड वाहनों और सॉफ्टवेयर एजेंटों की पारदर्शिता से मानव विश्वास, कार्यभार और धारणाएं कैसे प्रभावित होती हैं। एजेंट पारदर्शिता तब होती है जब मानव एजेंटों के इरादे, तर्क प्रक्रिया और भविष्य की योजनाओं की पहचान कर सकता है।
नए शोध से यह पता चलता है कि जब रोबोट से गलती होती है, तो मानवों का रोबोट पर विश्वास कम हो जाता है। यह तब होता है जब रोबोट ने अपनी तर्क प्रक्रिया के बारे में जानकारी प्रदान की हो या नहीं।
नए शोध को अगस्त के संस्करण में प्रकाशित किया गया था आईईईई-ट्रांजैक्शन ऑन ह्यूमन-मशीन सिस्टम। लेख का शीर्षक “एजेंट पारदर्शिता और विश्वसनीयता में मानव-रोबोट इंटरैक्शन: उपयोगकर्ता विश्वास और धारणा की विश्वसनीयता पर प्रभाव” था।
पारंपरिक शोध जो मानव-एजेंट टीमिंग से संबंधित है, वह पूरी तरह से विश्वसनीय बुद्धिमान एजेंटों का उपयोग करता है जो कोई गलती नहीं करते हैं। हालांकि, यह नया अध्ययन उन कुछ अध्ययनों में से एक था जिसने एजेंट पारदर्शिता और एजेंट विश्वसनीयता के बीच परस्पर क्रिया का अन्वेषण किया। अध्ययन में एक रोबोट शामिल था जो गलतियां करता था जब मानव देख रहे थे, और फिर मानवों से पूछा गया कि क्या वे रोबोट को कम विश्वसनीय मानते हैं। पूरी प्रक्रिया के दौरान, मानवों को रोबोट की तर्क प्रक्रिया के बारे में जानकारी दी गई थी।
डॉ. जूलिया राइट इस परियोजना के प्रमुख अन्वेषक हैं, और वह यू.एस. आर्मी कombat क्षमता विकास कमान के आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी में एक शोधकर्ता हैं।
“रोबोट के व्यवहार को समझना और यह जानना कि यह मानव टीम के सदस्यों को कैसे प्रभावित करता है, प्रभावी मानव-रोबोट टीमों के विकास के लिए महत्वपूर्ण है, साथ ही साथ इंटरफेस और संचार विधियों के डिजाइन के लिए भी,” उन्होंने कहा। “यह शोध सेना के मल्टी-डोमेन ऑपरेशन प्रयासों में योगदान देता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संचालित क्षमताओं में हमारा पलड़ा भारी हो। लेकिन यह अंतरविषयक भी है, क्योंकि इसके निष्कर्ष मनोवैज्ञानिकों, रोबोटिक्स विशेषज्ञों, इंजीनियरों और सिस्टम डिजाइनरों के काम को प्रभावित करेंगे जो मानवों और स्वायत्त एजेंटों के बीच बेहतर समझ को सुविधाजनक बनाने के प्रयास में हैं।”
यह नया परियोजना एक बड़े परियोजना का हिस्सा थी जिसे ऑटोनोमस स्क्वाड मेम्बर (एएसएम) परियोजना के रूप में जाना जाता है, जो कि ऑफिस ऑफ सेक्रेटरी ऑफ डिफेंस के ऑटोनोमी रिसर्च पायलट इनिशिएटिव द्वारा प्रायोजित है। एएसएम एक वास्तविक छोटा जमीनी रोबोट है जो एक इन्फैंट्री स्क्वाड में उपयोग किया जाता है। यह स्क्वाड के साथ संवाद और इंटरैक्ट करने में सक्षम है।
अध्ययन में भाग लेने वालों ने एक सिम्युलेटेड वातावरण में मानव-एजेंट सैनिक टीमों को देखा। एएसएम टीम का हिस्सा था और यह एक प्रशिक्षण पाठ्यक्रम से गुजरा। पर्यवेक्षकों का काम टीम की निगरानी करना और रोबोट का मूल्यांकन करना था। प्रशिक्षण पाठ्यक्रम के दौरान, टीम को विभिन्न घटनाओं और बाधाओं का सामना करना पड़ा। सैनिकों ने प्रत्येक बाधा को सही ढंग से नेविगेट किया, लेकिन कभी-कभी रोबोट बाधा को समझ नहीं पाया और गलतियां कीं। रोबोट ने कभी-कभी अपने कार्यों के पीछे के तर्क और अपेक्षित परिणाम को साझा किया।
अध्ययन में पाया गया कि भाग लेने वाले रोबोट की गलतियों की तुलना में तर्क और तर्क के पीछे के कारणों से अधिक चिंतित थे। रोबोट की विश्वसनीयता ने भाग लेने वालों के विश्वास और धारणा में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। जब रोबोट से गलती हुई, तो पर्यवेक्षकों ने इसकी विश्वसनीयता को कम दर्जा दिया।
विश्वसनीयता और विश्वास तब बढ़ जाता है जब एजेंट पारदर्शिता बढ़ाई जाती है, या जब रोबोट अपने निर्णय के पीछे के तर्क और कारणों को साझा करता है। हालांकि, विश्वसनीयता और विश्वास अभी भी उन रोबोटों की तुलना में कम थे जो कभी भी गलती नहीं करते थे। इससे यह सुझाव मिलता है कि तर्क और तर्क के पीछे के कारणों को साझा करने से रोबोटों के आसपास विश्वास और विश्वसनीयता के मुद्दों में कुछ मदद मिल सकती है।
“पिछले अध्ययनों से पता चलता है कि संदर्भ मानव-रोबोट इंटरैक्शन में पारदर्शिता जानकारी की उपयोगिता निर्धारित करने में महत्वपूर्ण है,” राइट ने कहा। “हमें यह बेहतर ढंग से समझने की आवश्यकता है कि कौन से कार्य अधिक गहन तर्क प्रक्रिया की समझ की आवश्यकता होती है, और यह कैसे निर्धारित किया जाए कि उस गहराई का क्या अर्थ है। भविष्य के शोध में पारदर्शिता जानकारी को कार्य आवश्यकताओं के आधार पर वितरित करने के तरीकों का अन्वेषण करना चाहिए।”
यह नया शोध क्षेत्र में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा क्योंकि मानवों और रोबोटों के बीच बातचीत बढ़ रही है। एक ऐसा क्षेत्र जो सबसे महत्वपूर्ण होगा वह सैन्य है। जैसा कि इन अभ्यासों में, रोबोट और सैनिक अंततः एक दूसरे के बगल में खड़े होंगे। जैसे एक सैनिक को दूसरे सैनिक पर विश्वास करना होता है, वैसे ही रोबोट पर भी विश्वास करना होगा। यदि यह हासिल किया जा सकता है और रोबोट इन्फैंट्री स्क्वाड में सामान्य हो जाते हैं, तो यह रक्षा उद्योग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक और उदाहरण होगा।
