İnsan-Makine Etkileşimi Bir Hareket Sözlüğüne İhtiyaç Duyar

İnsan-Makine Etkileşimi Bir Hareket Sözlüğüne İhtiyaç Duyar

Çoğu robotik ve yapay zeka ürün ekibi hareketi teknik terimlerle anlatır: konum, hız, ivme, yörünge, eklemler, kısıtlar, kontrol politikaları, sensör geri bildirimi. Bunlar gereklidir; fakat insan-makine etkileşimi için yeterli değildir. Amy LaViers ve Catherine Maguire’ın Making Meaning with Machines kitabı, başlığı, içindekiler bölümü ve önsözünden hareketle somatik çalışmalar, koreografi, notasyon ve Laban/Bartenieff hareket çalışmalarına dayanan daha zengin bir sözlük gerektiğini savunur.

Ürün açısından önem hemen görülür. Makineler giderek insan ortamlarında hareket ediyor: işbirlikçi robotlar, otonom araçlar, depo robotları, cerrahi sistemler, rehabilitasyon cihazları, dronlar, servis robotları ve bedenlenmiş yapay zeka ajanları. Hareketleri yalnızca mekanik değildir. İnsanlar tarafından algılanır, yorumlanır ve güven ya da güvensizlik üretir.

LaViers’in önsözü, insan hareketini statik poz dizileri veya hareket yakalama koordinatları olarak temsil etmenin sınırlarını anlatır. Başta hareket niteliğini az sayıda değişkenle nicelleştirmeye çalışmış, sonra insan hareketinin zenginliğini ve yalnızca nicel modellerin sınırlılığını fark etmiştir. Bu, hareket verisini kendiliğinden açıklayıcı kabul eden ürün ekipleri için uyarıdır.

Kitabın BESST sistemi yararlı bir tasarım merceği sunar: Body, Space, Time, Shape ve Effort. Ürün ekipleri bunları pratik sorulara çevirebilir. Body: makinenin veya insanın hangi parçaları hareket ediyor ve nasıl bağlanıyor? Space: hareket insanlar ve nesnelerle ilişkili olarak nerede gerçekleşiyor? Time: hangi ritim, hız ve sıralama algılanıyor? Shape: hareket çevreyle ve başkalarıyla nasıl ilişki kuruyor? Effort: hareket hangi niteliği iletiyor; doğrudan, hafif, güçlü, tereddütlü, ani veya sürdürülen?

Bu sözlük gereksinimleri, prototiplemeyi, kullanıcı testini ve güvenlik analizini iyileştirebilir. Örneğin bir cobot resmi güvenlik testlerini geçebilir; fakat hareketi ani veya okunaksızsa çalışanları rahatsız edebilir. Otonom araç doğru yerde durabilir; ama yayalara niyetini iletemeyebilir. Sağlık robotu görevi tamamlayabilir; fakat zamanlaması ve mekânsal yaklaşımı kötü tasarlanmışsa kişiliksiz veya rahatsız edici hissedilebilir.

İçindekiler bölümü notasyon ve sembolik temsili de vurgular. Bu önemlidir çünkü ürün ekiplerinin hareketi disiplinler arasında tartışacak araçlara ihtiyacı vardır. Mühendisler, tasarımcılar, klinisyenler, dansçılar ve kullanıcılar hareket yalnızca kod veya yalnızca his olarak anlatılırsa etkili işbirliği yapamaz. Ortak bir notasyon köprüye dönüşebilir.

OzyCore için bu bir ürünleştirme ilkesine işaret eder: bedenlenmiş yapay zeka bedenlenmiş UX gerektirir. İnsan-makine etkileşimi hareket denetimlerini, hareket prototiplerini, nitel gözlemi, uzman hareket anotasyonunu ve kullanıcı algısı testini içermelidir. Metrikler yalnızca görev tamamlama ve çarpışmadan kaçınmayı değil; okunabilirliği, konforu, algılanan niyeti ve bağlamsal uygunluğu da kapsamalıdır.

Kitap daha iyi veri kümelerine de işaret eder. Hareket klipleri yalnızca koordinatlarla etiketlenirse modeller geometri öğrenir. Uzman hareket kavramlarıyla etiketlenirse modeller daha ifade gücü yüksek ve sosyal açıdan farkındalıklı davranışları destekleyebilir.

Robotik alanının bir sonraki dalgasını yalnızca mekanik kabiliyet belirlemeyecek. Makinelerin insanların anlayabileceği biçimde hareket edip edememesi belirleyecek.