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以前的工业机器人相当大，僵硬又危险性。现在流水线上仅有是新的人类安全性机器人，它们和人类一起工作。

机器人是很失望的同事，它们与我们并存但是无法展开有意义的合作。你必须十分具体的告诉他机器人怎么老大你行事，什么时候停下，人类同事都是靠默契来已完成这些。一个能干的人类学徒应当像灵敏的观察者一样，猜测心照不宣的规则和习惯，仔细观察别人怎么行事，然后总结出能限于新的情况的经验。我们之所以能已完成这些，部分是因为人类思维需要有效地处置非常复杂的信息。

这是机器仍然以来都很难做的事情。　　最近的研究表明，我们于是以车站在一个拐点上，机器人怎么仔细观察和处置数据，就怎么和人类共事。　　机器人学家于是以开始通过翻译成理解模型对人类思维实行偏移工程，理解模型是人类靠直觉用于的计算出来模型，这种模型机器也能用于。

用这种方法，机器人和人类早已可以搭挡已完成简单的工作，也许比人类之间的合作还要好。　　人机默契合作，影响极大。想象一下，一个机器人队友跟你一起策划应急号召部署。

这个机器人听得了人类团队的对话后，主动自学游戏计划。这样的机器人有可能不要等到你去告诉他要做到什么，就能立刻主动已完成任务，协助团队达成协议目标。

在应急号召和其他时间应急的情况下，人类迫切需要机器人的这种能力，但对机器人来说，享有这种能力必须一个变革。　　构建这个变革面对的挑战是合作对话十分复杂：它无法在一个周期内进行，共识总是在变，建议也经常不具体或者是被动的交流和接管。

这个团队也许不会考虑到和拒绝接受许多自由选择，频密改动计划。而对于机器人来说，有效地推测团队计划很难。

对于每一个非常简单的场景，这个机器人有可能都被迫考虑到和探寻数万亿个计划。这个场景或许只是几个人的团队，已完成的目标也就几个。　　相比之下，人类队员在一次会议后，只必须几个小时，就能解决问题会议所达成协议的共识。

我们能作出明晰的会议计划图。我们一般来说能在心里想好对话的框架。团队的每一个成员都能在目标的驱动下被鼓舞一起，对团队的能力具有联合的基本了解。

团队成员在合作中的每一个建议都能被考虑到。　　我的研究团队，MIT的对话机器人团队（Interactive Robotics Group），调整了一下点子，设计出有一个计算出来模型，需要拷贝一个团队辩论协商计划过程的内在结构。我们只必须给机器一点点信息，比如团队成员人数，他们的能力，团队目标，和涉及任务信息。

这个机器利用这些信息，根据问题情景，把每个最有可能的有效地计划拼在一起，然后推断出最后的计划。比如这个机器被告诉团队有四个成员，已完成眼下的八个目标，它就有可能推测成员必须同时处置多个任务，或者改动计划，按序已完成任务。

这个方法在应急号召计划中应用于的十分顺利。人类团队被拒绝制订一个简单的团队应急计划，而机器能推断出最后的计划，平均值准确亲率超过 86%。　　这个方法还能让机器人意味着通过观察我们怎么在工作中做到要求，来自学简单的计划。

事实上，我们最近的研究表明，机器人需要自学现实世界里国防和医疗保健中的简单决策策略。　　关键在于设计出有我们模型的结构，保证机器人对人类专家的每一个仔细观察都能有效地的利用。

人类专家作出的每个要求都获取了极大的信息，说明了了一个特定选项是如何被优先于另一个选项的。我们设计出有一个模型，通过把在选项中仔细观察到的数据转换成交替的名列，来调试模型的逻辑结构。这个方法基本上提高了机器有效地自学人类专家决策策略高质量模型的能力。

　　这个技术已被顺利应用于在两个场景中。　　第一个场景是，专家玩游戏一个坦率游戏，游戏中的轮船防卫了一组导弹威胁。本来一个机器也许必须几天活几周的时间来解决问题好这类问题，但是人类专家需要很快作出好要求。

运用我们的结构化计算出来模型，这个机器只要看过16个专家展出怎么决策后，就能学会这个策略。事实上，这个机器在很多导弹防卫任务上的展现出比专家们的平均值展现出还要好。　　在第二个场景中，一个机器回来医疗专业人员学会了在一家医院里协商护理病人。

详尽来说，它学会了必须何时何地把一个病人移往到另一个类型的房间，和根据变化的工作负荷分配护士。该技术通过了实验评估，实验中，在高保真的仿真情景下，一个机器人获取决策协助护士和医生对病人作出医疗要求。

护士和医生遵从了机器人90%的建议，高度说明了这个机器人早已学会了为这个任务制订高质量决策。　　最近的这些研究进展指出在与人类的多种合作中，机器具备极大的潜力，需要扩展和强化人类在很多经济领域的能力。未来的机器人需要车站在一旁等候人们告诉他它要做到什么。机器人将能确实地为我们服务，不愿且需要时刻打算着自学仔细观察我们。

它们不会肩并肩经常出现在装配流水线上，医院里，车站在应急号召任务的最前线。过去那些笨队友机器人将不会被更加有价值的团队成员所替代。

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