研究人机交互的科学家通常从机器人的角度来理解人类的意图，这样机器人就能学会更有效地与人合作。但人与机器人的互动是双向的，人类也需要了解机器人的行为。
*Credit: CC0 Public Domain
得益于几十年的认知科学和教育心理学研究，科学家们已经很好地掌握了人类如何学习新概念。因此，麻省理工学院和哈佛大学的研究人员合作，将成熟的人类概念学习理论应用于人机互动。
他们研究了过去那些专注于人类试图教机器人新行为的研究。研究人员发现，这些研究可以将两种互补的认知科学理论的元素结合到他们的方法中。他们用这些作品中的例子来展示这些理论如何更快、更准确、更灵活地形成机器人的概念模型，从而提高人类对机器人行为的理解。
计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)交互式机器人组的研究生，这篇论文的第一作者瑟琳娜·布斯(Serena Booth)表示，能够为机器人构建更精确的心理模型的人类往往是更好的合作者，当人类和机器人在高风险的情况下一起工作时，这一点尤其重要，如制造业和医疗保健业。
“无论我们是否试图帮助人类构建机器人概念模型，他们都会自己构建它们。而这些概念模型可能是错误的，这可能会使人们处于严重的危险之中。我们要竭尽所能为他们提供所能建立的最佳认知模式。”
布斯和她的导师朱莉·沙阿(Julie Shah)与哈佛大学的研究人员合作，共同撰写了这篇论文。朱莉·沙阿是麻省理工学院航空航天学教授，也是交互式机器人小组的负责人。
研究人员利用两种关键理论分析了35篇关于人机教学的研究论文。“类比迁移理论”认为，人类可以通过类比来学习。当人类进入一个新的领域，接触新的概念时，会寻找一些熟悉的东西来帮助理解新的实体。
“变异学习理论”认为，关键的变异可以揭示一个人可能难以辨别的概念。它表明，当人类与一个新概念互动时，他们会经历四步过程：重复、对比、归纳和变异。
布斯说，虽然许多研究论文都包含了一种理论的部分元素，但这很可能是偶然的结果。如果研究人员在工作一开始就参考了这些理论，他们可能能够设计出更有效的实验。
例如，在教人类与机器人互动时，研究人员经常向人们展示机器人执行相同任务的许多例子。但是，为了让人们对该机器人建立一个准确的心理模型，变异理论表明，他们需要看到机器人在不同环境中执行任务的一系列例子，而且他们还需要看到机器人犯错误。
“这在人机交互的文献中非常罕见，因为它违反直觉。但人们也需要看到负面的例子来完善对机器人的理解。”布斯说。
这些认知科学理论也可以改进物理机器人的设计。布斯解释说，如果一个机械手臂与人类手臂相似，但运动方式却与人类不同，那么人们将很难建立机器人的精确心智模型。因为根据类比迁移理论，人们把他们知道的东西——人的手臂——映射到机械手臂上，如果动作不匹配，人们就会感到困惑，很难学会与机器人互动。
布斯和她的合作者还研究了人类概念学习的理论如何改进解释，帮助人们建立对陌生新机器人的信任。
“在可解释性方面，我们有一个非常大的问题，那就是确认偏差。关于解释是什么以及人们应该如何使用解释，通常没有标准。研究人员经常设计一种‘看起来不错’的解释方法，就把它发布出去。”她说。
相反，他们建议研究人员使用人类概念学习的理论来思考人们将如何使用解释，这些解释通常是由机器人生成的，以清楚地传达他们用来做决定的策略。布斯说，通过提供课程，帮助用户理解解释方法的含义、何时使用它，以及在什么地方不使用它，他们将对机器人的行为有更强的理解。
基于这些分析，他们就如何改进人机教学的研究提出了一些建议。首先，他们建议研究人员结合类比迁移理论，引导人们在学习与新机器人工作时进行适当的比较。布斯说，提供指导可以确保人们进行合适的类比，这样他们就不会对机器人的动作感到惊讶或困惑。
他们还建议，应该包括机器人行为的积极和消极例子，并让用户了解机器人“策略”中参数的变化是如何影响其行为，最终在变化的环境中，帮助人类学习得更好、更快。机器人的策略是一个数学函数，它为机器人可以采取的每个行动分配概率。
“我们已经进行了多年的用户研究，但我们一直在凭自己的直觉来判断哪些内容对人类有帮助，哪些内容对人类无益。下一步将更严格地将这项工作建立在人类认知理论的基础上。”
现在，这篇使用认知科学理论的初步文献综述已经完成，布斯计划通过重现一些她研究过的实验来验证他们的建议，看看这些理论是否真的对人类理解机器人有所帮助。
（独家编译：科幻世界）
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