La colaboración entre humanos y robots es el estudio de los procesos de colaboración en los que los agentes humanos y robots trabajan juntos para alcanzar objetivos compartidos. Muchas de las nuevas aplicaciones de los robots requieren que trabajen junto a las personas como miembros capaces de equipos de humanos y robots. Entre ellas se incluyen robots para hogares, hospitales y oficinas, exploración espacial y fabricación. La colaboración entre humanos y robots (HRC) es un área de investigación interdisciplinaria que comprende la robótica clásica, la interacción entre humanos y computadoras, la inteligencia artificial, el diseño de procesos, la planificación del diseño, la ergonomía, las ciencias cognitivas y la psicología. [1] [2]
Las aplicaciones industriales de la colaboración entre humanos y robots implican robots colaborativos , o cobots, que interactúan físicamente con humanos en un espacio de trabajo compartido para completar tareas como manipulación colaborativa o entregas de objetos. [3]
La colaboración se define como un tipo especial de actividad coordinada, en la que dos o más agentes trabajan conjuntamente entre sí, realizando juntos una tarea o llevando a cabo las actividades necesarias para satisfacer un objetivo compartido. [5] El proceso generalmente implica planes compartidos, normas compartidas e interacciones mutuamente beneficiosas. [6] Aunque la colaboración y la cooperación a menudo se usan indistintamente, la colaboración se diferencia de la cooperación ya que implica un objetivo compartido y una acción conjunta donde el éxito de ambas partes depende uno del otro. [7]
Para que la colaboración entre humanos y robots sea eficaz, es imprescindible que el robot sea capaz de comprender e interpretar varios mecanismos de comunicación similares a los mecanismos implicados en la interacción entre humanos. [8] El robot también debe comunicar su propio conjunto de intenciones y objetivos para establecer y mantener un conjunto de creencias compartidas y coordinar sus acciones para ejecutar el plan compartido. [5] [9] Además, todos los miembros del equipo demuestran compromiso con hacer su propia parte, con que los demás hagan la suya y con el éxito de la tarea general. [9] [10]
Las actividades de colaboración entre humanos se estudian en profundidad para identificar las características que permiten a los humanos trabajar juntos con éxito. [11] Estos modelos de actividad suelen tener como objetivo comprender cómo las personas trabajan juntas en equipos, cómo forman intenciones y logran un objetivo conjunto. Las teorías sobre la colaboración informan la investigación sobre la colaboración entre humanos y robots para desarrollar agentes colaborativos eficientes y fluidos. [12]
El modelo creencia-deseo-intención (BDI) es un modelo de razonamiento práctico humano que fue desarrollado originalmente por Michael Bratman. [13] El enfoque se utiliza en la investigación de agentes inteligentes para describir y modelar agentes inteligentes. [14] El modelo BDI se caracteriza por la implementación de las creencias de un agente (el conocimiento del mundo, el estado del mundo), los deseos (el objetivo a lograr, el estado final deseado) y las intenciones (el curso de acciones actualmente en ejecución para lograr el deseo del agente) para deliberar sus procesos de toma de decisiones. [15] Los agentes BDI pueden deliberar sobre planes, seleccionar planes y ejecutar planes.
La actividad cooperativa compartida define ciertos requisitos previos para que una actividad se considere compartida y cooperativa: capacidad de respuesta mutua, compromiso con la actividad conjunta y compromiso con el apoyo mutuo. [9] [16] Un caso de ejemplo para ilustrar estos conceptos sería una actividad colaborativa donde los agentes están moviendo una mesa hacia afuera, la capacidad de respuesta mutua asegura que los movimientos de los agentes estén sincronizados; un compromiso con la actividad conjunta asegura a cada miembro del equipo que el otro no dejará caer su lado en algún momento; y un compromiso con el apoyo mutuo se ocupa de posibles fallas debido a la incapacidad de un miembro del equipo para realizar parte del plan. [9]
La teoría de la intención conjunta propone que para que surja una acción conjunta, los miembros del equipo deben comunicarse para mantener un conjunto de creencias compartidas y coordinar sus acciones hacia el plan compartido. [17] En el trabajo colaborativo, los agentes deben poder contar con el compromiso de los demás miembros, por lo que cada agente debe informar a los demás cuando llega a la conclusión de que una meta es alcanzable, imposible o irrelevante. [9]
Los enfoques de colaboración entre humanos y robots incluyen la emulación humana (HE) y los enfoques complementarios entre humanos (HC). Si bien estos enfoques tienen diferencias, existen esfuerzos de investigación para desarrollar un enfoque unificado que surja de posibles convergencias como el control colaborativo. [18] [19]
El enfoque de emulación humana tiene como objetivo permitir que las computadoras actúen como humanos o tengan habilidades similares a las humanas para colaborar con los humanos. Se centra en el desarrollo de modelos formales de colaboración entre humanos y la aplicación de estos modelos a la colaboración entre humanos y computadoras. En este enfoque, los humanos son vistos como agentes racionales que formulan y ejecutan planes para lograr sus objetivos e infieren los planes de otras personas. Los agentes deben inferir los objetivos y planes de otros agentes, y el comportamiento colaborativo consiste en ayudar a otros agentes a lograr sus objetivos. [18]
El enfoque de complementariedad humana busca mejorar la interacción entre humanos y computadoras al hacer que la computadora sea un socio más inteligente que complemente y colabore con los humanos. La premisa es que la computadora y los humanos tienen capacidades fundamentalmente asimétricas. Por lo tanto, los investigadores inventan paradigmas de interacción que dividen la responsabilidad entre los usuarios humanos y los sistemas informáticos al asignar roles distintos que explotan las fortalezas y superan las debilidades de ambos socios. [18]
Especialización de roles: en función del nivel de autonomía e intervención, existen varias relaciones entre humanos y robots, entre ellas, amo-esclavo, supervisor-subordinado, compañero-compañero, maestro-aprendiz y robot completamente autónomo. Además de estos roles, se introdujo la homotopía (una función de ponderación que permite un cambio continuo entre los comportamientos de líder y seguidor) como una distribución flexible de roles. [20]
Establecer objetivos compartidos: a través de una discusión directa sobre los objetivos o la inferencia a partir de declaraciones y acciones, los agentes deben determinar los objetivos compartidos que están tratando de alcanzar. [18]
Asignación de responsabilidad y coordinación: Los agentes deben decidir cómo alcanzar sus objetivos, determinar qué acciones realizará cada agente y cómo coordinar las acciones de los agentes individuales e integrar sus resultados. [18]
Contexto compartido: Los agentes deben poder seguir el progreso hacia sus objetivos. Deben llevar un registro de lo que se ha logrado y de lo que queda por hacer. Deben evaluar los efectos de las acciones y determinar si se ha logrado una solución aceptable. [18]
Comunicación: Toda colaboración requiere comunicación para definir objetivos, negociar cómo proceder y quién hará qué, y evaluar el progreso y los resultados. [18]
Adaptación y aprendizaje: La colaboración a lo largo del tiempo requiere que los socios se adapten entre sí y aprendan de su socio tanto directa como indirectamente. [4] [18]
Tiempo y espacio: La taxonomía tiempo-espacio divide la interacción humano-robot en cuatro categorías en función de si los humanos y los robots utilizan sistemas informáticos al mismo tiempo (sincrónicos) o en momentos diferentes (asincrónicos) y mientras se encuentran en el mismo lugar (colocados) o en lugares diferentes (no colocados). [21] [22]
Ergonomía: Los factores humanos y la ergonomía son uno de los aspectos clave para una colaboración sostenible entre humanos y robots. El sistema de control del robot puede utilizar modelos biomecánicos y sensores para optimizar diversas métricas ergonómicas, como la fatiga muscular . [4] [23]