機器人不斷學習和改變機器人監(jiān)控你尋找更好的實踐

無論喜歡與否，您很快就會與物理或軟件機器人進行交互。cobot或協(xié)同機器人(來自協(xié)作機器人)是一種機器人，旨在在共享工作空間中與人類進行物理交互。這不僅僅是需要考慮的明顯機器人。此外，有軟件機器人可以幫助您進行知識/數(shù)據(jù)挖掘或消除無人機工作的行動。雖然會有初步的接口問題和學習曲線，但在與機器人交互時需要考慮許多長期問題。

如今，軟件和硬件非常靜態(tài)，只能在周期性周期內(nèi)發(fā)生變化。我們吸收變化的能力在某種程度上是有限的。機器人(硬件或軟件)可以持續(xù)學習，向人們提出挑戰(zhàn)。這可能是一件好事，因為上下文敏感的建議或行動可以極大地幫助我們的結(jié)果和經(jīng)驗。它也可能是一個挑戰(zhàn)，因為機器人可以比我們更快地適應，即使他們不一定能夠思考。我們將不得不吸收機器人行為的差異，甚至預測與機器人的戰(zhàn)術(shù)和戰(zhàn)略互動。如果機器人能夠利用可解釋的人工智能來解釋他們的增量學習，那么可以避免一些挑戰(zhàn)。

各種各樣的機器人將以更加親密的方式與人們親近，因此他們可以收集有關(guān)人類行為的數(shù)據(jù)和信息。好處是，這些機器人可以找到新興的更好的做法，并顯示出更好的結(jié)果交付方式。在提高工作和個人環(huán)境中人員的技能和行為水平時，內(nèi)置輔導可能會有所幫助。機器人監(jiān)控的缺點可能是提供糟糕的管理信息以反對人員。對行為偏離的強迫性老板信息進行成像，而這反過來又用作反對工人的武器。如果老板也受到監(jiān)控，那肯定會有所幫助。

機器人可以同時觀看多個上下文。這意味著在已知環(huán)境中運營的人員可以接收上下文溢出的通知，這可能意味著來自新興信號，模式和新場景的機會或威脅模式。機器人比一般人更無所不知，更有意識，尤其是當他們從新興的快速數(shù)據(jù)或信息中學習時。人們可以從硬件或軟件機器人的早期警告行為中受益。不利的一面是，在試圖取得成果時，可能會有太多的警告需要處理，而ergo會成為阻礙進步的障礙。

如果我們在利用這些機器人的積極方面了解，通知，訓練和實踐，我們在與硬件或軟件機器人交互時可以是安全的。意識到這些機器人的下腹部以及他們在道德上遵守法律，預期文化規(guī)范和對人類需求敏感的能力將在與機器人的安全互動中發(fā)揮重要作用