Capire la fiducia nei team umano-robot
Uno studio rivela come il movimento influisce sulla fiducia tra umani e robot durante il lavoro di squadra.
Nicola Webb, Sanja Milivojevic, Mehdi Sobhani, Zachary R. Madin, James C. Ward, Sagir Yusuf, Chris Baber, Edmund R. Hunt
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Indice
La fiducia è fondamentale per far sì che umani e Robot lavorino insieme come una squadra. Per capire come si sviluppa la fiducia in questi team umano-robot (HRT), abbiamo studiato un esperimento in cui un umano lavorava con due robot. In questo esperimento, la fiducia è stata testata rendendo i robot non reattivi a volte, il che ci ha aiutato a vedere come cambia la fiducia durante il Lavoro di squadra.
Abbiamo usato attrezzature speciali per tracciare i movimenti di umani e robot. Le nostre osservazioni hanno rivelato che quando umani e robot si muovevano vicini, ciò spesso si correlava con livelli di fiducia più alti riportati dagli umani. Questo indica che il modo in cui i membri del team si muovono insieme può aiutare a costruire fiducia mentre comunicano senza parole attraverso le loro azioni. Guardando a quanto strettamente robot e umani interagiscono, possiamo anche prevedere quando la fiducia potrebbe diminuire, permettendoci di trovare modi per ripristinarla rapidamente.
I sistemi multi-robot stanno diventando sempre più importanti nei servizi di emergenza, come la lotta contro gli incendi o le operazioni di salvataggio. Per far funzionare queste squadre in modo efficace, la fiducia tra i membri deve essere mantenuta nel tempo. La nostra ricerca ha iniziato a definire fattori misurabili che riflettono relazioni di fiducia tra umani e robot. Pensiamo alla fiducia come qualcosa che cambia in base a come i membri del team lavorano insieme. Una missione riuscita richiede di mantenere la fiducia sopra un certo livello, che chiamiamo "fiducia soddisfacente". La fiducia comporta un rischio perché gli umani si affidano ai robot affinché agiscano in modo prevedibile e sicuro.
Il nostro obiettivo è trovare chiari segnali di azioni che costruiscono o rompono la fiducia tra i membri del team. Ad esempio, il modo in cui umani e robot si muovono insieme può segnalare cambiamenti nella fiducia. La Comunicazione non verbale, come la sincronizzazione dei movimenti, può essere cruciale per costruire fiducia. Identificando questi schemi di comunicazione, possiamo fornire segnali precoci se la fiducia è in pericolo, consentendo ai team di intervenire.
Nel nostro esperimento, abbiamo creato una situazione in cui un umano si è unito a due robot per cercare oggetti in un ambiente non strutturato. Lo spazio utilizzato per l’esperimento era più grande rispetto agli studi tipici, permettendo una migliore comprensione delle dinamiche della fiducia in questo contesto. Per creare cambiamenti nella fiducia, abbiamo interrotto la comunicazione tra i robot e l'umano. Volevamo vedere come questo influenzava il loro lavoro di squadra.
Abbiamo osservato come i partecipanti si sentissero riguardo ai loro livelli di fiducia sia prima che dopo l'esperimento. Abbiamo anche raccolto dati su quanto strettamente umani e robot si muovessero insieme. Analizzando questi dati, speravamo di scoprire cambiamenti osservabili nel Movimento che potessero indicare i livelli di fiducia.
Una delle nostre domande principali era: quali cambiamenti nel movimento umano-robot possono mostrare se la fiducia sta crescendo o diminuendo? Crediamo che quando robot e umani si muovono vicini, questo può aiutare a costruire e riparare la fiducia. Al contrario, quando la fiducia è danneggiata, può portare a movimenti meno sincronizzati, il che potrebbe fungere da segnale di allerta precoce.
Nel nostro studio, abbiamo esaminato le dinamiche di come umani e robot lavoravano insieme in tempo reale. Abbiamo anche esaminato ricerche precedenti sulla comunicazione non verbale e la fiducia per aiutare a inquadrare i nostri risultati.
La comunicazione non verbale gioca un ruolo vitale in come le persone interagiscono. Capire come i robot possono comunicare non verbalmente apre nuove opportunità per un lavoro di squadra efficace. Il modo in cui umani e robot interagiscono può influenzare significativamente lo sviluppo della fiducia. Abbiamo scoperto che quando le persone lavoravano con entrambi i robot, avevano preferenze distintive in base a quanto fossero vicini i robot e come si muovevano.
Durante l'esperimento, i partecipanti dovevano lavorare con due robot simili. Alcuni partecipanti hanno espresso una preferenza per un robot rispetto all'altro in base alla sua vicinanza e comportamento. Ad esempio, erano più propensi a fare affidamento sul robot più vicino, sentendosi più come un compagno di squadra.
I partecipanti hanno anche commentato sulla velocità dei robot, notando che il modo in cui si muovevano influenzava le loro decisioni su quale robot utilizzare. Un robot percepito come più lento poteva influenzare quanto fiducia un partecipante avesse in esso. Questo mette in evidenza come movimento e vicinanza possano modellare i livelli di fiducia nelle interazioni umano-robot.
I partecipanti hanno vissuto interruzioni nelle comunicazioni, portandoli a sentirsi frustrati. Queste frustrazioni erano collegate alla distanza e alla reattività dei robot in quel momento. Dopo aver ripreso comunicazione con i robot, alcuni partecipanti hanno riferito che, sebbene la fiducia fosse diminuita rispetto all’inizio, potevano di nuovo fidarsi dei robot, almeno in parte. Tuttavia, questa rinnovata fiducia non era così alta come prima.
Abbiamo trovato una connessione significativa tra le dinamiche di movimento umano-robot e i cambiamenti nella fiducia. In particolare, quando i modelli di movimento diventavano desincronizzati dopo le interruzioni, i livelli di fiducia tendevano a diminuire. La sincronizzazione dei movimenti è una forma di comunicazione non verbale che può indicare costruzione o perdita di fiducia. Le nostre interviste con i partecipanti hanno mostrato che quando i robot erano vicini e reattivi, questo favoriva un'impressione di lavoro di squadra. D'altra parte, quando i robot erano vicini ma non reattivi, portava a un aumento delle sensazioni di frustrazione.
Anche se abbiamo raccolto prove solide che collegano le dinamiche di movimento e i cambiamenti nella fiducia, ci sono alcune limitazioni che devono essere affrontate nella ricerca futura. Stabilire un legame causale chiaro tra fiducia diminuita e diminuzione della co-movimento richiederà ulteriori lavori, inclusi esperimenti aggiuntivi. È possibile che dopo una interruzione, i partecipanti possano avere difficoltà a riacquistare il loro ritmo di movimento insieme. Questa sfida potrebbe non essere solo un problema di fiducia.
I partecipanti hanno riferito di variazioni nei livelli di cambiamento della fiducia, con alcuni che mostrano diminuzioni significative mentre altri hanno provato poco impatto. Uno studio più ampio potrebbe aiutare a confermare le tendenze che abbiamo osservato considerando anche le differenze individuali tra i partecipanti, come la loro esperienza passata con i robot. Alcuni partecipanti potrebbero aver dubitato delle capacità dei robot piuttosto che aver perso fiducia nei robot stessi.
Nel nostro studio, abbiamo utilizzato due robot in un esperimento per simulare il lavoro di squadra, ma non abbiamo creato differenze tra i robot. Esperimenti futuri potrebbero includere diversi tipi di robot per vedere come design variabili influenzano lo sviluppo della fiducia e le dinamiche di squadra.
Andando avanti, capire la comunicazione non verbale nelle interazioni umano-robot è vitale. Può migliorare le prestazioni nei compiti e aiutare a recuperare da errori. Abbiamo dimostrato che mantenere le proxemiche e un certo livello di sincronizzazione dei movimenti può impattare i livelli di fiducia. La ricerca futura guarderà a diversi modi di misurare la fiducia oltre alle auto-relazioni. Ad esempio, potremmo chiedere ai partecipanti di decidere se delegare un compito al robot o farlo da soli, usando questa decisione come indicatore di fiducia.
Prevediamo anche di esplorare altri metodi di comunicazione non verbale per i robot, come suoni o luci, che potrebbero aiutare a comunicare lo stato del robot. Questi metodi potrebbero migliorare la comprensione e la fiducia, specialmente quando le dinamiche di squadra sono interrotte.
In conclusione, questa ricerca aiuta a fare luce su come il movimento e la vicinanza tra umani e robot possano influenzare la fiducia. I nostri risultati mostrano il potenziale di utilizzare le dinamiche del movimento come segnali precoci di cambiamenti della fiducia nei team umano-robot. Tuttavia, sono necessari studi più completi per trarre conclusioni più forti sulle relazioni che abbiamo iniziato a esplorare.
Titolo: Co-Movement and Trust Development in Human-Robot Teams
Estratto: For humans and robots to form an effective human-robot team (HRT) there must be sufficient trust between team members throughout a mission. We analyze data from an HRT experiment focused on trust dynamics in teams of one human and two robots, where trust was manipulated by robots becoming temporarily unresponsive. Whole-body movement tracking was achieved using ultrasound beacons, alongside communications and performance logs from a human-robot interface. We find evidence that synchronization between time series of human-robot movement, within a certain spatial proximity, is correlated with changes in self-reported trust. This suggests that the interplay of proxemics and kinesics, i.e. moving together through space, where implicit communication via coordination can occur, could play a role in building and maintaining trust in human-robot teams. Thus, quantitative indicators of coordination dynamics between team members could be used to predict trust over time and also provide early warning signals of the need for timely trust repair if trust is damaged. Hence, we aim to develop the metrology of trust in mobile human-robot teams.
Autori: Nicola Webb, Sanja Milivojevic, Mehdi Sobhani, Zachary R. Madin, James C. Ward, Sagir Yusuf, Chris Baber, Edmund R. Hunt
Ultimo aggiornamento: 2024-09-30 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2409.20218
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.20218
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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