अधिकांश मानव-रोबोट सहयोगों को बनाने के लिए अच्छी टीमवर्क की आवश्यकता होगी। WeStudio / Shutterstock.com

आज ज्यादातर लोगों के लिए, रोबोट और स्मार्ट सिस्टम हैं नौकरियां जो पृष्ठभूमि में काम करती हैं, कालीन या मोड़ रोशनी वैक्यूमिंग चालू और बंद। या वे मशीनें हैं जिन्होंने असेंबली लाइन श्रमिकों और बैंक टेलर से दोहराए गए मानव नौकरियों को लिया है। लेकिन प्रौद्योगिकियां इतनी अच्छी हो रही हैं कि मशीनें टीम के साथी के रूप में लोगों के साथ काम करने में सक्षम होंगी - उतना ही मानव कुत्ते की टीमों शिकार और बम का पता लगाने जैसे कार्यों को संभालें।

पहले से ही रोबोट के कुछ शुरुआती उदाहरण हैं और लोग मिल रहे हैं। उदाहरण के लिए, सैनिकों का उपयोग करें निगरानी के लिए ड्रोन और बम निपटान के लिए जमीन रोबोट क्योंकि वे सैन्य मिशन करते हैं। लेकिन अमेरिकी सेना ने कल्पना की सैनिकों, रोबोटों और स्वायत्त प्रणालियों की टीमिंग में वृद्धि हुई अगले दशक में। सेना से परे, ये मानव-रोबोट टीम जल्द ही स्वास्थ्य देखभाल, कृषि, परिवहन, विनिर्माण और अंतरिक्ष अन्वेषण के रूप में विविध क्षेत्रों में काम करना शुरू कर देंगे।

शोधकर्ताओं और कंपनियां रोबोट और कैसे सुधारने के लिए कई रास्ते तलाश रही हैं कृत्रिम बुद्धि प्रणाली काम और तकनीकी प्रगति महत्वपूर्ण हैं। एक के रूप में लागू संज्ञानात्मक वैज्ञानिक जिन्होंने अत्यधिक तकनीकी सेटिंग्स में मानव टीमिंग पर शोध किया है, मैं कह सकता हूं कि मानव-रोबोट सिस्टम उतना अच्छा नहीं होगा जितना वे हो सकते हैं यदि डिजाइनर समझ में नहीं आते हैं कि वास्तविक तकनीकों के साथ सबसे प्रभावी ढंग से काम करने वाली तकनीकों को कैसे इंजीनियर किया जाए। मानवीय टीमवर्क में विद्वानों के शोध के गहरे शरीर से कुछ बुनियादी अवधारणाएं इन नए रिश्तों को विकसित और प्रबंधित करने में मदद कर सकती हैं।

1। विभिन्न नौकरियां

टीम जरूरी लोगों के समूह हैं अलग, हालांकि परस्पर निर्भर, भूमिकाएं और जिम्मेदारियां। उदाहरण के लिए, एक सर्जिकल टीम में नर्स, एक सर्जन और एनेस्थेसियोलॉजिस्ट शामिल हो सकता है। इसी तरह, एक जटिल कार्य के विभिन्न तत्वों को लेने के लिए मानव-रोबोट टीम के सदस्यों को इकट्ठा किया जाना चाहिए।

रोबोटों को उन चीजों को करना चाहिए जो वे सबसे अच्छे हैं, या लोग ऐसा नहीं करना चाहते हैं - जैसे भारी वस्तुओं को उठाना, रसायनों का परीक्षण करना और डेटा क्रंच करना। इससे लोगों को यह करने के लिए स्वतंत्र किया जाता है कि वे क्या कर रहे हैं - जैसे बदलती परिस्थितियों को अनुकूलित करना और समस्याओं के रचनात्मक समाधान के साथ आना।

डॉक्टर अस्पताल जहाज यूएसएनएस मर्सी पर पहली रोबोट-सहायक सर्जरी के दौरान प्रदान करते हैं। केल्सी एल एडम्स / यूएस नौसेना

एक मानव-रोबोट सर्जिकल टीम में मानव सर्जन लैप्रोस्कोपिक या न्यूनतम आक्रमणकारी हो सकता है एक रोबोट से सहायता के साथ सर्जरी रोगी के साथ मैनिपुलेटर जो रोगी में डाला जाता है और सर्जन द्वारा बाहरी रूप से संचालित होता है। कैमरे के दृश्य पर रोगी की आंतरिक शरीर रचना पर चिकित्सा इमेजिंग डेटा को ओवरले करके दृश्य को बढ़ाया जा सकता है।

श्रम के इस तरह के विभाजन के लिए योजना से पता चलता है कि लोगों को मशीनों में खुद को दोहराना नहीं चाहिए। वास्तव में, humanoid के आकार वाले रोबोट या रोबोट और एआई जो मानव सामाजिक व्यवहार की नकल करते हैं, उनके मानव टीम के साथी को गुमराह कर सकते हैं अवास्तविक उम्मीदें वे क्या कर सकते हैं।

2। म्यूचुअल बैकअप

प्रभावी टीम के सदस्यों को पता है कि हर किसी की एक अलग भूमिका है - लेकिन इसके लिए उपलब्ध हैं जरूरी होने पर एक-दूसरे का समर्थन करें। 2005 में तूफान कैटरीना के लिए विनाशकारी घातक प्रतिक्रिया आंशिक रूप से परिणाम था भ्रम और समन्वय की कमी सरकारी एजेंसियों और रेड क्रॉस जैसे अन्य समूहों में से।

टीमेंट्स को अपनी भूमिका और बाकी टीम के उन लोगों को समझने की ज़रूरत है, और वे एक साथ कैसे फिट होते हैं। उन्हें टीम के साथी की पैर की उंगलियों पर कदम उठाने से बचने के लिए इस ज्ञान का उपयोग करने में भी सक्षम होना चाहिए, जबकि दूसरों की संभावित जरूरतों की पूर्ति करना। रोबोट और कृत्रिम बुद्धि को यह समझने की आवश्यकता है कि कार्य के उनके हिस्से कैसे उनके टीम के साथी कर रहे हैं, और वे आवश्यकतानुसार कैसे मदद कर सकते हैं।

3। सामान्य समझ

प्रभावी टीम ज्ञान साझा करते हैं टीम लक्ष्यों और वर्तमान स्थिति और इसके बारे में उनकी बातचीत को सुविधाजनक बनाता है - यहां तक ​​कि जब प्रत्यक्ष संचार संभव नहीं है।

साझा ज्ञान का लाभ सभी प्रकार के सहयोग और समन्वय की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, गर्म हवा के गुब्बारे को भरते समय, पायलट बर्नर की निगरानी में टोकरी में एक छोर पर होता है। एक चालक दल का सदस्य गुब्बारे के बहुत दूर होना चाहिए, इसे अपने शीर्ष से जुड़ी रस्सी पकड़कर इसे स्थिर करना चाहिए। वे एक दूसरे को नहीं देख या सुन सकते हैं क्योंकि गुब्बारा दृश्य को अवरुद्ध करता है और प्रोपेन बर्नर किसी अन्य ध्वनि से डूब जाता है। लेकिन अगर उन्हें अच्छी तरह से प्रशिक्षित किया जाता है, तो न तो यह जानने के लिए संवाद करने की ज़रूरत है कि दूसरा क्या कर रहा है, और जानें कि आगे क्या होने की आवश्यकता है।

गुब्बारे के इस छोर पर दो लोगों को भी भरोसा करना होगा कि गुब्बारे के दूसरे छोर पर उनके टीम के सदस्य क्या कर रहे हैं। Mongkolp / Shutterstock.com

कनेक्शन टीम के सदस्यों को न केवल उन सूचनाओं से आता है जो वे सभी जानते हैं, लेकिन साझा ज्ञान एक साथ काम करने के अनुभव के माध्यम से विकसित किया गया है। कुछ विद्वानों ने सुझाव दिया है कि रोबोट अनुभव नहीं बना सकते हैं और मनुष्यों के साथ साझा ज्ञान, जबकि अन्य शोधकर्ता वास्तव में ऐसा करने के तरीकों को खोजने पर काम कर रहे हैं। मशीन लर्निंग रोबोटों को उनके सहकर्मियों के व्यवहार की अपेक्षाओं को विकसित करने में मदद करने में एक महत्वपूर्ण कारक होगा। मानव बुद्धि के साथ मिलकर, प्रत्येक पक्ष दूसरी क्षमताओं, सीमाओं और idiosyncrasies के बारे में जानेंगे।

4। प्रभावी बातचीत और संचार

टीम के सदस्यों से बातचीत करने की जरूरत है; प्रभावी टीमिंग उन इंटरैक्शन की गुणवत्ता पर निर्भर करती है। मरीजों की आपातकालीन पुनर्वसन के लिए अस्पताल टीमों में, टीम बातचीत और संचार महत्वपूर्ण हैं। उन टीमें अक्सर रोगी के नजदीकी जो भी चिकित्सा कर्मियों से बना होती हैं, और सदस्यों को तुरंत पता होना चाहिए कि रोगी के दिल से पहले क्या हुआ - जीवन एक हद तक है।

फिर भी लोगों के बीच, संचार हमेशा निर्बाध नहीं होता है। लोगों और रोबोटों के बीच और भी चुनौतियां हैं - यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे समझते हैं कि शब्दों का उपयोग कैसे किया जाता है या प्रश्नों के लिए उचित प्रतिक्रियाएं क्या हैं। कृत्रिम बुद्धिमान शोधकर्ता कंप्यूटर की क्षमता को आगे बढ़ाने में बड़ी प्रगति कर रहे हैं समझें, और यहां तक ​​कि प्राकृतिक भाषा का उत्पादन भी करें - जितने लोग अपने स्मार्ट सहायक उपकरणों जैसे अमेज़ॅन के एलेक्सा और Google होम, और मोबाइल और कार-आधारित जीपीएस दिशा-निर्देश सिस्टम के साथ अनुभव करते हैं।

यह भी स्पष्ट नहीं है कि सामान्य मानव संचार मानव-रोबोट टीमों के लिए सबसे अच्छा मॉडल है। मानव कुत्ते की टीमों प्राकृतिक भाषा के उपयोग के बिना ठीक करो। नौसेना के सील अत्यधिक प्रभावी स्तर पर एक साथ काम कर सकते हैं एक शब्द बोलने के बिना. मधुमक्खी संवाद एक नृत्य के साथ संसाधनों का स्थान। संचार में शब्दों को शामिल करने की आवश्यकता नहीं है; इसमें ध्वनि संकेत और दृश्य संकेत शामिल हो सकते हैं। यदि एक रोबोट रोगी को रोक रहा था जब उनके दिल को रोक दिया गया था, तो यह संकेत दे सकता है कि मॉनिटर पर क्या हुआ था कि सभी पुनर्वसन टीम के सदस्य देख सकते थे।

5। आपसी विश्वास

मानव टीमों में पारस्परिक विश्वास महत्वपूर्ण है। यदि अग्निशामक की एक टीम के बीच विश्वास टूट जाता है, तो वे कम प्रभावी होंगे और जीवन की लागत हो सकती है - एक दूसरे के या जनता के सदस्य जो वे मदद करने की कोशिश कर रहे हैं। सबसे अच्छा रोबोट टीममेट होगा भरोसेमंद और भरोसेमंद - और विश्वसनीयता में किसी भी उल्लंघन की व्याख्या की जानी चाहिए।

लेकिन यहां तक ​​कि एक स्पष्टीकरण के साथ, जो तकनीक क्रोनिक रूप से अविश्वसनीय है, उसे मानव टीम के साथी द्वारा खारिज कर दिया जा सकता है। स्वायत्त वाहनों की तरह सुरक्षा-महत्वपूर्ण तकनीक में यह और भी महत्वपूर्ण है।

रोबोट मनुष्यों के साथ मिलकर काम करने में सक्षम नहीं हैं। उन्हें टीम पर प्रभावी भूमिका निभाने की जरूरत है, अन्य टीम भूमिकाओं को समझने, सामान्य समझ विकसित करने के लिए मानव टीम के सदस्यों के साथ ट्रेन, मनुष्यों के साथ संवाद करने का एक प्रभावी तरीका विकसित करना और भरोसेमंद और भरोसेमंद होना चाहिए। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि मनुष्यों को अपने गैरमानी टीम के साथी को अनुकूलित करने के लिए नहीं कहा जाना चाहिए। इसके बजाय, डेवलपर्स को लोगों के साथ एक अच्छा टीम प्लेयर के रूप में काम करने के लिए प्रौद्योगिकी डिजाइन और निर्माण करना चाहिए।

के बारे में लेखक

नैन्सी कुक, मानव सिस्टम्स इंजीनियरिंग के प्रोफेसर, एरिजोना राज्य विश्वविद्यालय

इस लेख से पुन: प्रकाशित किया गया है वार्तालाप क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत। को पढ़िए मूल लेख.

संबंधित पुस्तकें

at इनरसेल्फ मार्केट और अमेज़न