Os cientistas que estudam a interação humano-roba´ geralmente se concentram em entender as intenções humanas da perspectiva de um roba´, para que o roba´ aprenda a cooperar com as pessoas de forma mais eficaz. Mas a interação humano-roba´ éuma via de ma£o dupla, e o humano também precisa aprender como o roba´ se comporta.

Graças a décadas de pesquisa em ciência cognitiva e psicologia educacional, os cientistas tem uma boa noção de como os humanos aprendem novos conceitos. Assim, pesquisadores do MIT e da Universidade de Harvard colaboraram para aplicar teorias bem estabelecidas de aprendizagem de conceitos humanos aos desafios da interação humano-roba´.

Eles examinaram estudos anteriores que se concentraram em humanos tentando ensinar novos comportamentos aos robôs. Os pesquisadores identificaram oportunidades em que esses estudos poderiam ter incorporado elementos de duas teorias complementares da ciência cognitiva em suas metodologias. Eles usaram exemplos desses trabalhos para mostrar como as teorias podem ajudar os humanos a formar modelos conceituais de robôs com mais rapidez, precisão e flexibilidade, o que poderia melhorar sua compreensão do comportamento de um roba´.

Humanos que constroem modelos mentais mais precisos de um roba´ geralmente são melhores colaboradores, o que éespecialmente importante quando humanos e robôs trabalham juntos em situações de alto risco, como manufatura e assistaªncia médica, diz Serena Booth, estudante de pós-graduação do Interactive Robotics Group da Laborata³rio de Ciência da Computação e Inteligaªncia Artificial (CSAIL), e principal autor do artigo.

“Independentemente de tentarmos ou não ajudar as pessoas a construir modelos conceituais de robôs, eles os construira£o de qualquer maneira. E esses modelos conceituais podem estar errados. Isso pode colocar as pessoas em sanãrio perigo. a‰ importante que usemos tudo o que pudermos para dar a essa pessoa o melhor modelo mental que ela pode construir”, diz Booth.

Booth e sua conselheira, Julie Shah, professora de aerona¡utica e astrona¡utica do MIT e diretora do Interactive Robotics Group, são coautoras deste artigo em colaboração com pesquisadores de Harvard. Elena Glassman '08, MNG '11, PhD '16, professora assistente de ciência da computação na Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas John A. Paulson de Harvard, com experiência em teorias de aprendizado e interação humano-computador, foi a principal conselheira no projeto. Os coautores de Harvard também incluem a estudante de pós-graduação Sanjana Sharma e a assistente de pesquisa Sarah Chung. A pesquisa seráapresentada na IEEE Conference on Human-Robot Interaction.

Os pesquisadores analisaram 35 trabalhos de pesquisa sobre ensino humano-roba´ usando duas teorias principais. A “teoria da transferaªncia anala³gica” sugere que os humanos aprendem por analogia. Quando um ser humano interage com um novo doma­nio ou conceito, ele procura implicitamente por algo familiar que possa usar para entender a nova entidade.

A “teoria da variação da aprendizagem” argumenta que a variação estratanãgica pode revelar conceitos que podem ser difa­ceis para uma pessoa discernir de outra forma. Isso sugere que os humanos passam por um processo de quatro etapas quando interagem com um novo conceito: repetição, contraste, generalização e variação.

Enquanto muitos trabalhos de pesquisa incorporaram elementos parciais de uma teoria, isso foi provavelmente devido ao acaso, diz Booth. Se os pesquisadores tivessem consultado essas teorias no ini­cio de seu trabalho, poderiam ter sido capazes de projetar experimentos mais eficazes.

Por exemplo, ao ensinar humanos a interagir com um roba´, os pesquisadores geralmente mostram a s pessoas muitos exemplos do roba´ realizando a mesma tarefa. Mas para que as pessoas construam um modelo mental preciso desse roba´, a teoria da variação sugere que elas precisam ver uma sanãrie de exemplos do roba´ realizando a tarefa em diferentes ambientes, e também precisam vaª-lo cometer erros.

“a‰ muito raro na literatura de interação humano-roba´ porque écontraintuitivo, mas as pessoas também precisam ver exemplos negativos para entender o que o roba´ não anã”, diz Booth.

Essas teorias da ciência cognitiva também podem melhorar o design fa­sico do roba´. Se um braa§o roba³tico se assemelha a um braa§o humano, mas se move de maneira diferente do movimento humano, as pessoas tera£o dificuldade para construir modelos mentais precisos do roba´, explica Booth. Como sugerido pela teoria da transferaªncia anala³gica, como as pessoas mapeiam o que sabem osum braa§o humano ospara o braa§o roba³tico, se o movimento não corresponder, as pessoas podem ficar confusas e ter dificuldade em aprender a interagir com o roba´.

Booth e seus colaboradores também estudaram como as teorias da aprendizagem do conceito humano podem melhorar as explicações que buscam ajudar as pessoas a construir confianção em robôs novos e desconhecidos.

“Em explicabilidade, temos um grande problema de vianãs de confirmação. Geralmente, não hápadraµes sobre o que éuma explicação e como uma pessoa deve usa¡-la. Como pesquisadores, muitas vezes projetamos um manãtodo de explicação, parece bom para nose o enviamos”, diz ela.

Em vez disso, eles sugerem que os pesquisadores usem teorias do aprendizado de conceitos humanos para pensar sobre como as pessoas usara£o explicações, que geralmente são geradas por robôs para comunicar claramente as políticas que usam para tomar decisaµes. Ao fornecer um curra­culo que ajude o usua¡rio a entender o que significa um manãtodo de explicação e quando usa¡-lo, mas também onde não se aplica, eles desenvolvera£o uma compreensão mais forte do comportamento de um roba´, diz Booth.

Com base em sua análise, eles fazem várias recomendações sobre como a pesquisa sobre o ensino de robôs humanos pode ser aprimorada. Por um lado, eles sugerem que os pesquisadores incorporem a teoria da transferaªncia anala³gica, orientando as pessoas a fazer comparações apropriadas quando aprendem a trabalhar com um novo roba´. Fornecer orientação pode garantir que as pessoas usem analogias adequadas para que não fiquem surpresas ou confusas com as ações do roba´, diz Booth.

Eles também sugerem que incluir exemplos positivos e negativos de comportamento de roba´ e expor os usuários a como variações estratanãgicas de parametros na “pola­tica” de um roba´ afetam seu comportamento, eventualmente em ambientes estrategicamente variados, pode ajudar os humanos a aprender melhor e mais rápido. A pola­tica do roba´ éuma função matemática que atribui probabilidades a cada ação que o roba´ pode realizar.

“Estamos realizando estudos com usuários hános, mas estamos atirando do quadril em termos de nossa própria intuição, tanto quanto o que seria ou não útil mostrar ao humano. O pra³ximo passo seria ser mais rigoroso em fundamentar esse trabalho em teorias da cognição humana”, diz Glassman.

Agora que esta revisão inicial da literatura usando teorias da ciência cognitiva estãocompleta, Booth planeja testar suas recomendações reconstruindo alguns dos experimentos que ela estudou e vendo se as teorias realmente melhoram o aprendizado humano.

Este trabalho éapoiado, em parte, pela National Science Foundation.