據外媒報道，基于美國陸軍機器人協作技術聯盟（Robotics Collaborative Technology Alliance）領導的變革性科研工作，美國陸軍和亞利桑那州立大學的研究人員發明了一組方法，可幫助科學家評估自動駕駛系統與人之間的交互狀況。

隨著自動化系統的不斷發展，越來越多的人類與自動化結合的團隊成為可能。但陸軍研究人員表示，目前尚無明確的指導方針說明評估人與自動駕駛系統間交互狀況的最佳方法。

美國作戰能力發展司令部（U.S. Combat Capabilities Development Command）博士后科學家Anthony Baker表示： “未來陸軍將具備綜合團隊，但在不同領域的自動化程度不同。”由于溝通對于團隊合作非常重要，因此需要衡量團隊間的溝通，從而反映出該團隊是如何思考、計劃、做決定以及成功或失敗的。

（圖片來源：美國陸軍研究實驗室）

如果無法衡量團隊的表現，就無法采取措施改善其表現和決策，從而提高陸軍在戰場上的能力或者使軍人完成任務。在期刊《人與智能系統集成》（Human-Intelligent Systems Integration）最新的論文“評估人類—自動駕駛團隊中的交互方法（Approaches for Assessing Communication in Human-Autonomy Teams）”中，研究人員共列出了11種關鍵評估方法。Baker表示將重點改變士兵在這些系統中的參與度。

該方法將交流結構考慮在內：誰在何時向誰說什么、動態或交互模式如何隨著時間演變、如何通過面部表情和聲音特征（如語調和音調）傳達信息以表達情感、利用不同單詞和短語表達的內容。

Baker表示：“如果希望士兵和智能系統很好地協同工作，我們必須擁有正確的測量工具來分析和研究其交互，因為交互對于其工作表現至關重要。”論文的主要作者Baker稱，部署研究組之后的研究是遠遠不夠的。Baker說：“在陸軍開發這些團隊和技術時，我們需要測量工具。”

Baker還補充到，多域操作在根本上取決于域內和域間交互效率的提高和優化，因此跨領域工作的目標是使這些系統能夠更自然地與團隊合作。根據Baker的說法，這項工作也可能為分析復雜的人類—自動駕駛團隊結構中的交互提供關鍵路線圖，例如下一代戰斗車輛作戰的預測結構。

Baker說：“有時候，無需士兵，智能負載機器人就可以獨立攜帶團隊的多余裝備。但是在某些領域也有推動力，因此如果系統確實需要士兵，機器人可以采用對士兵更自然的方式，就像和人類隊友一起合作一樣。”

想象一下，士兵會對機器人系統說：“我需要你把裝備帶上山坡，一個小時后抵達下一個區域。”這遠比在遙控器上輸入一系列按鈕和開關要容易得多。Baker稱：“未來，我們希望，士兵可以較少地參與情報評估、命令和控制決策等其他類似的重要事情上，但不是不參與，只是希望更容易。因此，RCTA非常重視提高士兵與機器人的交互效率。”

Baker說：“RCTA對解釋或提供研究人類隊友之間的交互方式不感興趣，主要關注的是人類和機器人之間的交互方式。我們將需要研究所有類型的團隊（無論這些團隊當前是否涉及機器人或自動駕駛）的溝通方式。我們希望能不考慮團隊的整體組成，提供適合多種不同情況的交互評估。”

這些交互評估方法僅適用于士兵團隊。Baker說：“想象一下，一個未來的人類-自動駕駛團隊，需要重新分配自動駕駛汽車加入另一個排，而現在該團隊只有人類。我們旨在提供文獻分析這些團隊中的溝通方式，無論他們是什么樣的或應該做什么，由此我們可以得出結論，說明他們之間的協作效果和實現目標的程度。”

Baker表示，未來研究將使用從下一代作戰車輛（Next Generation Combat Vehicle）實驗室研究和現場試驗收集的數據集驗證該論文中部分方法。

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