AI 助手监控团队合作，促进有效协作

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在 2018 年夏威夷的一次研究巡航中，Yuening Zhang SM '19，Ph.D. '24 了解到保持严密的纪律是多么困难。绘制水下地形图所需的细致协调有时会给团队成员带来压力，因为他们可能对在自发变化的条件下必须完成哪些任务有不同的理解。
在这些旅行中，张女士考虑过机器人伙伴如何帮助她和她的船员更有效地实现目标。
六年后，作为麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 的研究助理，张锋开发出了一种可以说是缺失的部分：一种可以与团队成员沟通以协调角色并实现共同目标的人工智能助手。
在国际机器人与自动化会议（ICRA 2024）上发表并于 8 月 8 日在2024 年 IEEE 国际机器人与自动化会议（ICRA）上发表的一篇论文中，她和她的同事提出了一个可以监督人类和人工智能代理团队的系统，该系统在需要时进行干预，以潜在地提高搜索和救援任务、医疗程序和策略视频游戏等领域的团队合作效率。
由 CSAIL 领导的团队为人工智能代理开发了一种心智理论模型，该模型代表了人类在合作完成一项任务时如何思考和理解彼此可能的行动计划。
通过观察其他智能体的行为，这位新的团队协调员可以根据先前的信念推断出他们的计划和对彼此的理解。当他们的计划不一致时，人工智能助手会进行干预，调整他们对彼此的信念，指导他们的行动，并在必要时提出问题。
例如，当一队救援人员在现场对受害者进行分类时，他们必须根据对彼此角色和进度的信念做出决定。CSAIL 的软件可以改进这种认知规划，该软件可以发送有关每个代理打算做什么或已经做什么的消息，以确保完成任务并避免重复工作。
在这种情况下，人工智能助手可能会进行干预，告知特工已经进入某个房间，或者没有任何特工覆盖某个有潜在受害者的区域。
“我们的工作考虑到了‘我相信你相信别人相信的东西’这种情绪，”张先生说，他现在是 Mobi Systems 的一名研究科学家。“想象一下你在一个团队中工作，你问自己，‘那个人到底在做什么？我要做什么？他知道我要做什么吗？’我们模拟了不同团队成员如何理解总体计划，并传达他们需要完成什么才能帮助完成团队的总体目标。”
人工智能来拯救
即使制定了周密的计划，如果角色不明确，人类和机器人代理都会陷入混乱，甚至犯错。这种困境在搜救任务中尤为突出，因为搜救任务的目标可能是在时间有限、扫描区域广阔的情况下找到处于危险中的人员。
值得庆幸的是，新机器人助手增强的通信技术可以通知搜救队每个小组正在做什么以及他们正在寻找什么。反过来，特工们可以更有效地导航他们的地形。
这种任务组织方式可能有助于其他高风险场景，例如手术。在这些情况下，护士首先需要将患者带到手术室，然后麻醉师让患者入睡，然后外科医生开始手术。
在整个手术过程中，团队必须持续监测患者的状况，同时动态响应每位同事的行动。为了确保手术过程中的每项活动都井然有序，如果出现任何任务混乱，AI 团队协调员可以进行监督和干预。
有效的团队合作也是《Valorant》等电子游戏不可或缺的一部分，玩家们可以在线协作协调谁需要攻击和防御另一支队伍。在这些情况下，AI助手可以弹出到屏幕上，提醒个人用户他们误解了需要完成的任务。
更多信息： Yuening Zhang 等人，通过心智理论进行风险约束的在线团队干预，2024 年 IEEE 国际机器人与自动化会议 (ICRA) (2024)。DOI ：10.1109/ICRA57147.2024.10609865