Uomini e robots: allenarsi insieme migliora il lavoro di squadra

Nuove scoperte nel campo della ricerca robotica. Mentre i robots sono sempre più utilizzati per lo svolgimento di attività di produzione, i ricercatori si stanno interrogando su quale possa essere il modo migliore per farli lavorare meglio con i loro colleghi umani. La risposta  sembra essere il cross-training (formazione trasversale): lo scambio dei ruoli migliorerebbe l’efficienza nonché la fiducia tra uomo e robot.

 Trascorrere una giornata nei panni di qualcun altro, vivere per un giorno la vita di quella persona,  potrebbe senza dubbio aiutarci a capire molte cose sul suo comportamento e sul suo modo di essere . Ora lo stesso approccio è stato utilizzato per sviluppare una migliore comprensione tra gli esseri umani e i robots, con l’obiettivo di consentire loro di lavorare insieme, proprio come una squadra efficiente.

I robot sono sempre più utilizzati nel settore della produzione per svolgere attività che li mettono in stretto contatto con gli esseri umani. Ma mentre molti passi sono stati compiuti per garantire che i robot e gli esseri umani possano lavorare fianco a fianco senza  rischi, è necessario compiere ulteriori sforzi per rendere i robot abbastanza intelligenti da lavorare in modo efficace, intelligente e flessibile con gli uomini. 

Julie Shah, assistente professore di aeronautica e astronautica al MIT e capo del Gruppo Interactive Robotics presso il Laboratorio di Informatica e Intelligenza Artificiale (CSAIL), ne è fermamente convinta.
“Le persone non sono robot, non fanno le cose nello stesso modo ogni volta,” sottolinea la Shah . “E così non c’è corrispondenza tra il nostro modo di programmare robot per eseguire le attività esattamente nello stesso modo ogni volta e ciò che abbiamo bisogno facciano per poter lavorare di concerto con gli umani”. Secondo Shah, almeno una parte della soluzione implica che i robots, e gli esseri umani, imparino reciprocamente cosa vuol dire fare l’altrui lavoro.

Molte ricerche condotte in questo senso, si basano sul concetto di ricompensa interattiva, in cui un formatore umano dà una risposta positiva o negativa ogni volta che un robot esegue un’attività. Tuttavia, studi effettuati dai militari sugli uomini hanno dimostrato che dire semplicemente di aver fatto bene o male un compito è un metodo inefficiente e non incoraggia a lavorare in squadra in modo produttivo.

Shah ha iniziato a indagare se le tecniche che hanno dimostrato di funzionare bene nelle persone coinvolte nella formazione potessero essere applicate anche a squadre miste di uomini e robot. Una di queste tecniche, nota come cross-training, prevede uno scambio dei ruoli tra i membri del team, per alcuni giorni. Questo permette ai soggetti coinvolti di farsi un’idea più precisa di come il loro ruolo incide sul partner e su come il ruolo del partner li coinvolga direttamente.

In un documento che sarà presentato alla Conferenza Internazionale sull’Interazione tra uomo e robot  a Tokyo nel mese di marzo, Shah presenterà i risultati di esperimenti effettuati con un gruppo misto di uomini e robot, a dimostrazione che il cross-training rappresenta un efficace strumento di team-building.

L’esperimento è stato reso possibile con la costruzione di un algoritmo, necessario per consentire ai robot di imparare dallo scambio di ruolo.  L’osservazione degli umani , impegnati ad eseguire attività normalmente svolte dalle macchine, servirebbe ai robots per apprendere come gli esseri umani vogliono venga svolto il loro lavoro. Shah ritiene che il riscontrato miglioramento delle prestazioni del team,   potrebbe essere dovuto ad un maggior coinvolgimento di entrambe le parti nel processo di cross-training. 

Il passaggio di informazioni attraverso la ricompensa è a senso unico, ma quando interviene uno scambio di ruoli, quando uomini e robots  si “formano” insieme, la comprensione reciproca è maggiore e il conseguente adattamento risulta più facile ed efficace.