机器人运动未来与人机交互研究
移动机器人正日益普及：它们在超市走廊巡视盘点库存、夜间清洁机场地面、为医院病房提供物资和消毒服务，并检查石化管道腐蚀情况。某中心在其运营中使用了超过20万台机器人。人类与机器人正逐渐学会共同生活和工作。
比尔·斯玛特致力于简化人机交互。作为俄勒冈州立大学机器人学教授兼协作机器人与智能系统研究所副主任，他正与某机构合作研究人类与机器人在长期共处过程中的互动模式。
在学术界，典型研究可能仅涉及30名参与者。研究人员将参与者逐个请入实验室，让他们以不同方式与机器人互动。斯玛特指出，这类研究虽能获得某些见解，但实验环境是孤立的——仅限于单个参与者与初次见面的机器人。这种场景无法真实反映日益兴起的机器人-人类共存世界。
斯玛特表示：“在学术领域，我只能运行少量机器人进行短期实验，这本质上属于概念验证研究。与某机构合作后，我们得以从更宏大的视角进行长达数月至数年的规划，这让我们能够探索学术界无法触及的问题。”
这种长期规模对斯玛特而言具有非凡价值。他解释道：“我希望了解持续一个月或一年的接触会呈现何种形态。最初一小时的互动与一个月或一年后的互动将存在显著差异。我既关注人类如何与机器人协作，也关心当人们不与机器人直接合作但共享同一空间时的行为模式。”
追求更稳健实验的愿望促使斯玛特加入某机构学者计划。他计划研究人类与机器人在长期相处中的互动方式。斯玛特坦言，对某中心机器人部门及其团队的熟悉度也激发了他的参与热情。
从数学到机器人
斯玛特成长于苏格兰高地南部一个仅有7000人的小镇。若年长几岁，他可能永远无法继续深造。但当时的教育改革使他成为家族中首位大学生。
在邓迪大学初修数学时，斯玛特意识到：“数学过于抽象。我能在纸上推演符号，却看不到其对现实世界的影响。因此我转向计算机科学，这门学科既运用数学原理，又能将其应用于实际问题，这非常酷。”
斯玛特原以为职业道路已然确定。直到某晚在等待约会对象时，他读到一篇关于麻省理工学院罗德尼·布鲁克斯建造机器人的杂志文章。这一刻改变了一切：“我看到那些机器人时心想‘这实在太酷了’。”他从此沉迷其中。
协同工作
斯玛特的研究重点在于拓展人类与机器人长期协作的方式。他特别关注机器人如何传递即将执行的动作和移动路径的指示信号。
“目前我们研究的机器人配备有一套指示灯光系统，类似于汽车信号，用于显示机器人意图。”斯玛特指出，“底层安全系统会使机器人减速或停止。但最终目标是实现机器人的‘无形化使用’，让员工无需特别关注机器人，就像不刻意关注人类同事行为一样。”
在某机构进行此项研究的优势在于规模效应。这主要体现在两个方面：首先，斯玛特能够收集机器人行为变体的数据，例如测试机器人应该使用通道哪一侧或应以何种速度移动。“我们可以通过统计学习在小规模环境中无法获取的信息。”其次，这种规模为测量这些变化提供了更真实的框架。在某机构工作使斯玛特能够获得便于推导有效结果的研究规模。
大规模数据对机器学习也至关重要。斯玛特的工作涉及将传感器信息转化为可操作的智能数据。他将机器学习视为一种高度有效的工具。“这在生产环境中尤为重要。”斯玛特强调。
机器人政策演进
斯玛特对政策领域同样抱有浓厚兴趣。虽然政策关注贯穿其职业生涯，但真正的转折点出现在2011年。当时华盛顿大学的法学教授尼尔·理查兹建议他参加当时新设立的“我们与机器人”会议，该会议专注于机器人与人工智能的法律和政策层面。斯玛特最终成为该会议的首位演讲者。
这次会议为斯玛特打开了新视野。会议由参与互联网法制定的律师发起，他们希望在机器人普及之前就厘清其法律影响。斯玛特是现场为数不多的技术专家。
“多数研究来自法律和政策领域，但未能紧密联系当前技术实际能力。”他分析道，“他们讨论的可能是数十年后才会出现的问题，而非当前面临的挑战。这是因为他们误解了技术的发展阶段。”
经过多年与机器人专家的交流，斯玛特发现这次会议让他接触到不同的观点体系。他希望通过去伪存真地解释机器人技术来做出贡献。他认为，人们对机器人了解越多，就越能做出明智决策。
斯玛特还表达了对过度依赖机器人或人工智能作为万能解决方案的担忧。尽管如此，他仍然保持乐观。从业二十年后，他终于看到机器人走入现实世界。就连俄勒冈州立大学也开始使用配送机器人执行改善人们生活的实用任务。
“我们仍处于早期阶段，相当于苹果和IBM出现前的计算机时代。”他总结道，“仍有大量工作待完成，最困难的部分在于机器人与人类活动的交叉领域。我认为五年后我们仍将努力解决这个问题。”
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