Para a maioria das pessoas hoje, robôs e sistemas inteligentes são servidores que trabalham em segundo plano, aspirar tapetes ou acender e apagar as luzes. Ou são máquinas que assumiram tarefas humanas repetitivas de operários de linha de montagem e caixas de banco. Mas as tecnologias estão ficando boas o suficiente para que as máquinas possam trabalhar ao lado de pessoas como colegas de equipe - da mesma forma que equipes de cães humanos lidam com tarefas como caça e detecção de bombas.

Já existem alguns exemplos iniciais de robôs e pessoas se unindo. Por exemplo, soldados usam drones para vigilância e robôs terrestres para eliminação de bombas enquanto realizam missões militares. Mas o Exército dos EUA prevê um aumento da equipe de soldados, robôs e sistemas autônomos na próxima década. Além do militar, essas equipes de robôs humanos logo começarão a trabalhar em campos tão diversos quanto o de saúde, agricultura, transporte, fabricação e exploração espacial.

Pesquisadores e empresas estão explorando muitos caminhos para melhorar o funcionamento dos robôs e dos sistemas de inteligência artificial - e os avanços técnicos são importantes. Como um cientista cognitivo aplicado que conduziu pesquisas sobre equipes humanas em ambientes altamente técnicos, Posso dizer que os sistemas de robôs humanos não serão tão bons quanto poderiam ser se os projetistas não entenderem como projetar tecnologias que funcionem de maneira mais eficaz com pessoas reais. Alguns conceitos básicos do corpo profundo da pesquisa acadêmica sobre o trabalho em equipe humano podem ajudar a desenvolver e gerenciar esses novos relacionamentos.

1. Trabalhos diferentes

As equipes são necessariamente grupos de pessoas com embora interdependente, papéis e responsabilidades. Uma equipe cirúrgica, por exemplo, pode incluir uma enfermeira, um cirurgião e um anestesista. De forma similar, membros de uma equipe humano-robô devem ser reunidos para assumir diferentes elementos de uma tarefa complexa.

Os robôs devem fazer coisas em que são melhores, ou que as pessoas não querem fazer - como levantar itens pesados, teste de produtos químicos e análise de dados. Isso libera as pessoas para fazerem o que fazem de melhor - como se adaptar a situações que mudam e encontrar soluções criativas para os problemas.

Uma equipe cirúrgica de robô humano pode ter um cirurgião humano realizando cirurgia laparoscópica ou minimamente invasiva com a ajuda de um robô manipulador com câmeras que são inseridas no paciente e operadas externamente pelo cirurgião. A visualização pode ser aumentada sobrepondo os dados de imagens médicas na anatomia interna do paciente na visualização da câmera.

O planejamento para esse tipo de divisão de trabalho sugere que as pessoas não devem se replicar em máquinas. Na verdade, Robôs em forma de humanóide ou robôs e IA que imitam o comportamento social humano podem induzir em erro seus companheiros de equipe humanos, levando-os a ter expectativas irrealistas sobre o que podem fazer.

2. Backup mútuo

Membros de equipes eficazes sabem que cada um tem uma função diferente - mas estão disponíveis para apoiar uns aos outros quando necessário. A resposta desastrosamente fatal ao furacão Katrina em 2005 foi em parte resultado da confusão e da falta de coordenação entre as agências governamentais e outros grupos como a Cruz Vermelha.

Os colegas de equipe precisam entender suas próprias funções e as do resto da equipe, e como eles se encaixam. Eles também precisam ser capazes de usar esse conhecimento para evitar pisar nos pés dos colegas, enquanto antecipa as necessidades potenciais dos outros. Os robôs e a inteligência artificial precisam entender como suas partes da tarefa se relacionam com as partes que seus colegas de equipe estão fazendo, e como eles podem ajudar conforme necessário.

3. Entendimento comum

Equipes eficazes compartilham conhecimento sobre os objetivos da equipe e a situação atual e isso facilita suas interações - mesmo quando a comunicação direta não é possível.

O benefício do conhecimento compartilhado permite todos os tipos de colaborações e coordenações. Por exemplo, ao inflar um balão de ar quente, o piloto está em uma extremidade, na cesta monitorando o queimador. Um membro da tripulação deve estar na outra extremidade do balão, firmando-o segurando uma corda presa ao topo. Eles não podem ver ou ouvir uns aos outros porque o balão bloqueia a visão e o queimador de propano abafa qualquer outro som. Mas se eles forem bem treinados, nenhum precisa se comunicar para saber o que o outro está fazendo, e saber o que precisa acontecer a seguir.

A conexão dos membros da equipe não vem apenas de informações que todos conhecem, mas conhecimento compartilhado desenvolvido através da experiência de trabalho conjunto. Alguns estudiosos sugeriram que os robôs não podem construir experiência e compartilhar conhecimento com humanos, enquanto outros pesquisadores estão trabalhando para encontrar maneiras de realmente fazer isso. O aprendizado de máquina provavelmente será um fator chave para ajudar os robôs a desenvolverem expectativas em relação ao comportamento de seus colegas de trabalho. Juntamente com a inteligência humana, cada lado aprenderá sobre as capacidades do outro, limitações e idiossincrasias.

4. Interação e comunicação eficazes

Os membros da equipe precisam interagir; a formação de equipes eficazes depende muito da qualidade dessas interações. Em equipes de hospitais para ressuscitação de emergência de pacientes, a interação e a comunicação da equipe são cruciais. Essas equipes costumam ser compostas por qualquer equipe médica que esteja mais próxima do paciente, e os membros precisam saber imediatamente o que aconteceu antes que o coração do paciente parasse - uma vida está em jogo.

No entanto, mesmo entre pessoas, a comunicação nem sempre é perfeita. Entre pessoas e robôs, existem ainda mais desafios - como garantir que eles compartilhem o entendimento de como as palavras são usadas ou quais são as respostas adequadas às perguntas. Os pesquisadores de inteligência artificial estão fazendo grandes avanços no avanço da capacidade de compreensão dos computadores, e até mesmo produzir, linguagem natural - como muitas pessoas experimentam com seus dispositivos de assistente inteligente, como Alexa da Amazon e Google Home, e sistemas de direção GPS móveis e baseados em automóveis.

Nem mesmo está claro se a comunicação humana típica é o melhor modelo para equipes humano-robô. Equipes de cães humanos se dão bem sem o uso de linguagem natural. Os Navy SEALs podem trabalhar juntos em níveis altamente eficazes sem dizer uma palavra. As abelhas comunicam a localização dos recursos com uma dança. A comunicação não precisa envolver palavras; pode incluir sinais sonoros e dicas visuais. Se um robô estava cuidando do paciente quando seu coração parava, pode indicar o que aconteceu em um monitor que todos os membros da equipe de ressuscitação puderam ver.

5. Confiança mútua

A confiança interpessoal é importante em equipes humanas. Se a confiança cair entre uma equipe de bombeiros, eles serão menos eficazes e podem custar vidas - uns dos outros ou membros do público que estão tentando ajudar. Os melhores companheiros de equipe de robôs serão confiáveis ​​e confiáveis ​​- e quaisquer violações na confiabilidade precisam ser explicadas.

Mas mesmo com uma explicação, tecnologia que é cronicamente não confiável provavelmente será rejeitada por colegas humanos. Isso é ainda mais vital em tecnologia de segurança crítica, como veículos autônomos.

Os robôs não são automaticamente capazes de se unir aos humanos. Eles precisam ter funções eficazes na equipe, entender outras funções da equipe, treinar com membros humanos da equipe para desenvolver um entendimento comum, desenvolver uma maneira eficaz de se comunicar com os humanos, e ser confiável e confiável. Mais importante, humanos não devem ser solicitados a se adaptarem a seus companheiros de equipe não humanos. Em vez, os desenvolvedores devem projetar e criar tecnologia para atuar como um bom membro da equipe ao lado das pessoas.

Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.