Sinds de introductie van de Volkswagen T2 zijn auto’s en andere machines in snel tempo veranderd en veel intelligenter met mensen gaan communiceren. Om een samenwerking zoals die tussen mij en mijn vriendin mogelijk te maken, moeten systemen zich op een vergelijkbare manier kunnen aanpassen. Hiervoor moeten machines het gedrag van de menselijke teamgenoot kunnen observeren en over een ‘mentaal model’ beschikken om dat gedrag te interpreteren.
“De tijd dat machines alleen eenvoudige taken uitvoerden, is voorbij”
Een nieuwe manier van denken
De opkomst van slimmere machines betekent dat we anders met ze moeten omgaan. De tijd dat ze alleen eenvoudige, duidelijk omlijnde taken uitvoerden binnen een beperkte operationele ruimte, zoals lasrobots op een productielijn, is voorbij. Langzaam maar zeker kunnen machines complexere tactische en strategische taken uitvoeren die voorheen aan mensen waren voorbehouden. Mens en machine gaan dus samenwerken en taakverantwoordelijkheid delen, waardoor we op een hoger semantisch niveau met machines moeten communiceren. Net als met een teamgenoot of collega.
Niet langer een onderzoeksinstrument
Binnen de luchtvaart is er veel expertise opgebouwd in het meten van menselijk gedrag binnen mens-machinesystemen. Tijdens de Tweede Wereldoorlog nam dit een vlucht omdat de oorlog ‘gewone mensen’ nodig had om complexe systemen zoals sonar, radar of vliegtuigen te bedienen. Luchtafweerschutters werden beoordeeld op hoe goed ze een overvliegend gevechtsvliegtuig konden volgen, terwijl de waakzaamheid van radaroperators werd afgemeten aan het aantal treffers of valse alarmen.
In het begin beperkten die metingen zich tot hoe goed de operator een systeem bestuurde (reactietijd, positiefout, enzovoort). Tegenwoordig kunnen met de nieuwste technieken uiteenlopende aspecten van menselijk gedrag worden gemeten. Zo is bijvoorbeeld mogelijk om de kijkpatronen van piloten te evalueren met geavanceerde oogvolgsystemen (zie een eerdere blog over onderzoek van NLR), huidgeleiding te gebruiken als indicatie voor de aandacht van de piloot of met elektro-encefalografie (EEG) vast te stellen of bijvoorbeeld een waarschuwingslampje is waargenomen.
De volgende stap is om machines zich meer als teamgenoten te laten gedragen, nu dergelijke meetmethoden en technieken steeds vaker in commerciële producten worden toegepast. Moderne auto’s zijn al uitgerust met ‘bestuurdersbewakingssystemen’ waarbij het Driver Alert-systeem met behulp van camera’s en videoherkenning detecteert wanneer een bestuurder tekenen van vermoeidheid vertoont (bijvoorbeeld het percentage van de tijd dat de ogen gesloten zijn of het optreden van microslaap) en een waarschuwing geeft. Investeren in de ontwikkeling van adaptieve systemen is essentieel als mensen en machines in de nabije toekomst effectief en efficiënt willen samenwerken. Neem het project MEDIATOR waarin NLR samen met academische en industriële partners een rijondersteuningssysteem ontwikkelt dat rijtaken dynamisch toewijst aan de bestuurder of automatisering, op basis van de toestand van de bestuurder en de omgeving.
“De volgende stap is om machines zich meer als teamgenoten te laten gedragen”
Uitdagingen voor de toekomst
Momenteel houden interactieonderzoekers zich bezig met deze drie hoofdonderwerpen:
- De toestand van de mens bepalen
Algoritmen die het gedrag van de mens interpreteren, moeten machines in staat stellen om hun gedrag hieraan aan te passen. Die algoritmen moeten een groot aantal informatiebronnen combineren en subtiele aanwijzingen in de kijkpatronen, lichaamshouding en bedieningsinput van de mens oppikken om een betrouwbare inschatting van zijn toestand te kunnen maken. Bovendien is elk mens anders, wat de ontwikkeling van een algemeen algoritme complex maakt. Machine learning en andere vormen van AI zullen een aantal problemen op dit gebied waarschijnlijk oplossen. - Interactie ontwerpen met het oog op fouten
In een perfecte wereld voeren mens en machine de hun toegewezen taken foutloos uit en spelen ze naadloos op elkaar in. Machines en mensen maken echter allebei van tijd tot tijd fouten en interactieontwerpers moeten hiermee rekening houden. De mens moet zich bewust zijn van de prestaties van de machine en op tijd ingrijpen als zich een storing voordoet. Idealiter zou een machine hetzelfde moeten doen. Dit daagt ontwerpers uit om interactie te creëren die niet alleen robuust is als alles goed gaat, maar ook als er iets misgaat. - Duidelijk communiceren
Wanneer een taak (en de verantwoordelijkheid) dynamisch en adaptief wordt toegewezen, is duidelijke communicatie tussen mens en machine essentieel voor een effectieve en veilige samenwerking. Als de verantwoordelijkheid voor het uitvoeren van een taak verschuift van machine naar mens zonder dat de mens dit merkt, kan dit ernstige gevolgen hebben. Een goed ontworpen interface is evenwichtig en biedt precies de juiste hoeveelheid informatie die gemakkelijk te begrijpen is zonder de mens te overbelasten. In de toekomst moeten slimme interfaces de hoeveelheid informatie en de presentatie ervan aanpassen aan de toestand van de mens zodat deze niet overspoeld raakt door alarmmeldingen.
Binnen en buiten NLR wordt veel energie gestoken in onderzoek dat zich richt op de hierboven genoemde uitdagingen. Ik ben er zeker van dat de interactie tussen mens en machine op een dag net zo moeiteloos en intuïtief zal worden als de interactie tussen mens en mens die ik heb ervaren tijdens mijn rit door Brussel. Ik zal echter dat heerlijke glas na afloop missen.
