Uma nova abordagem para compreender robôs

Um estudo do MIT sugere usar duas teorias do conhecimento cognitivo humano para entender, gerar confiança e construir robôs mais sintonizados em setores críticos.

A abordagem científica tradicional das interações entre humanos e robôs baseia-se frequentemente na compreensão das interações humanas do ponto de vista das máquinas, para que as máquinas possam aprender a cooperar de forma mais eficaz. Mas o mais recente trabalho do Massachusetts Institute of Technology (MIT), em colaboração com a Universidade de Harvard, mudou a ordem dos elementos da equação porque estima que os humanos também precisam de aprender os comportamentos dos robôs. Assim, os investigadores identificaram oportunidades para incorporar elementos de duas teorias complementares da ciência cognitiva nas suas metodologias e ajudar a formar modelos conceptuais de robôs de forma mais rápida, precisa e flexível, o que poderia melhorar a sua compreensão do comportamento.

Assim, diz Serena Booth, uma das principais autoras do relatório e aluna do Grupo Interativo de Robótica no Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL), os humanos que constroem os modelos mentais mais precisos de uma máquina obtêm melhor colaboração, especialmente em áreas de alto risco como a indústria transformadora e os cuidados de saúde. “É importante poder dar aos cientistas a melhor mentalidade possível, porque os robôs serão criados de qualquer maneira, e se estivermos errados, estamos em sério perigo.”

Portanto, a teoria da transferência analógica sugere que os humanos procuram termos familiares para entender novos conceitos. E, a teoria da variação da aprendizagem argumenta que as pessoas passam por um processo de quatro etapas quando interagem com uma nova realidade: repetição, contraste, generalização e variação. “Se os investigadores tivessem consultado estas teorias no início do seu trabalho, poderiam ter projetado experiências mais eficazes”, acrescenta Serena Booth.

Por exemplo, ao ensinar os humanos a interagir com um robô, os cientistas muitas vezes mostram estes muitos exemplos da máquina que desempenha a mesma tarefa. Mas para que as pessoas construam um modelo mental preciso deste robô, a teoria da variação sugere que precisam de ver uma gama mais ampla de robôs a realizar a mesma atividade em diferentes ambientes e explorar os seus erros. “Também precisamos de ver exemplos negativos para perceber o que o robô não é.”

Estas teorias cognitivas, diz o especialista, também podem melhorar o design físico dos robôs. Se um braço de uma destas máquinas se assemelha a um braço humano mas se move de diferentes maneiras, as pessoas terão dificuldade em criar modelos mentais precisos do robô. A transferência analógica diz que se o movimento não coincidir, as pessoas podem ter dificuldade em aprender a comunicar com o robô.

Finalmente, a pesquisa conclui que estes dogmas também podem melhorar as explicações que procuram para ajudar as sociedades a criar confiança em robôs novos e desconhecidos. “Temos um grande problema de viés de confirmação. Normalmente não há padrões para o que é uma explicação e como uma pessoa deve usá-la.” Portanto, o maior passo a dar nesta ciência é ser mais rigoroso no uso destas duas teorias.”




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