Managerial Robotics : a Model of Sociality and Autonomy for Robots Managing Human Beings and Machines

• Autorzy: Matthew E. Gladden

Warianty tytułu

Robotyka menadżerska : model socjalizacji i autonomii dla robotów zarządzających ludźmi i maszynami

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

Tło badań. Rozwój robotów z coraz bardziej wyrafinowanymi zdolnościami do podejmowania decyzji i zachowaniami społecznymi otwiera robotom drzwi do możliwości wykonywania zarządczych funkcji planowania, organizowania, prowadzenia i kontrolowania pracy ludzi oraz innych maszyn.
Cel badań. W tej pracy badamy relację pomiędzy dwiema cechami, które mają wpływ na zdolność robota do skutecznego wykonywania funkcji zarządzania: związanych z autonomią i socjalizacją.
Metodyka. Korzystając z instrumentów oceny oszacowaliśmy poziom autonomii i socjalizacji 35 robotów, które zostały stworzone do szeroko pojętego użytku przemysłowego, domowego i rządowego wraz z kilkoma gatunkami organizmów żywych, z którymi wspomniane roboty mogą dzielić sferę socjalną i które mogą w przyszłości zapewnić wzorce niektórych aspektów projektowania robotów. Następnie rozwijamy dwuwymiarowy model, który klasyfikuje roboty na 16 różnych typów, z których każdy oferuje niepowtarzalne mocne i słabe strony wykonywania funkcji zarządczych.
Kluczowe wnioski. Nasze dane wskazują na związek pomiędzy autonomią a socjalizacją, która mogłaby potencjalnie pomagać organizacjom w identyfikowaniu nowych i bardziej skutecznych aplikacji zarządzania dla już istniejących robotów i robotyki pomocniczej w projektowaniu nowych rodzajów robotów, które byłyby zdolne odnieść sukces w poszczególnych w rolach zarządczych. (abstrakt oryginalny)

EN

Background. The development of robots with increasingly sophisticated decision-making and social capacities is opening the door to the possibility of robots carrying out the management functions of planning, organizing, leading, and controlling the work of human beings and other machines.
Research aims. In this paper we study the relationship between two traits that impact a robot's ability to effectively perform management functions: those of autonomy and sociality.
Method. Using an assessment instrument we evaluate the levels of autonomy and sociality of 35 robots that have been created for use in a wide range of industrial, domestic, and governmental contexts, along with several kinds of living organisms with which such robots can share a social space and which may provide templates for some aspects of future robotic design. We then develop a two-dimensional model that classifies the robots into 16 different types, each of which offers unique strengths and weaknesses for the performance of management functions.
Key findings. Our data suggest correlations between autonomy and sociality that could potentially assist organizations in identifying new and more effective management applications for existing robots and aid roboticists in designing new kinds of robots that are capable of succeeding in particular management roles. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Nowe technologie; Sztuczna inteligencja; Robotyzacja

EN

High-tech; Artificial intelligence; Robotization

• Czasopismo: Współczesne Zarządzanie
• Rocznik: 2014
• Tom: 13
• Numer: nr 3
• Strony: 67-76

Twórcy

autor

Matthew E. Gladden

• Georgetown University, USA; Instytut Podstaw Informatyki PAN

Bibliografia

• Bekey, G.A. (2005). Autonomous Robots: From Biological Inspiration to Implementation and Control. MIT Press.
• Daft, R. (2011). Management. Mason, OH, South-Western / Cengage Learning.
• Dai, Y., Suero Montero, C., Kakkonen, T., Nasiri, M., Sutinen, E., Kim, M., & Savolainen, T. (2013). TrustAider - Enhancing Trust in E-Leadership. Business Information Systems, Lecture Notes in Business Information Processing 157, 26-37.
• Friedenberg, J. (2011). Artificial Psychology: The Quest for What It Means to Be Human. Philadelphia: Psychology Press.
• Inada, M., & Tergesen, A. (2010, June 21). It's Not a Stuffed Animal, It's a $6,000 Medical Device. The Wall Street Journal. Retrieved from: online.wsj.com/news/articles/SB10001424052748704463504575301051844937276.
• Kriksciuniene, D., & Strigunaite, S. (2011). Multi-Level Fuzzy Rules-Based Analysis of Virtual Team Performance. Building the E-World Ecosystem. IFIP Advances in Information and Communication Technology, 353, 305-18.
• Murphy, R. (2000). Introduction to AI Robotics. MIT Press.
• Nunes, M., & O'Neill, H. (2012). Assessing the Performance of Virtual Teams with Intelligent Agents. Virtual and Networked Organizations, Emergent Technologies and Tools, Communications in Computer and Information Science 248, 62-69.
• Rehm, M., André, E., and Nakano, Y. (2009). Some Pitfalls for Developing Enculturated Conversational Agents. Human-Computer Interaction: Ambient, Ubiquitous and Intelligent Interaction, Lecture Notes in Computer Science 5612, 340-48.
• Vinciarelli, A., Pantic, M., Heylen, D., Pelachaud, C., Poggi, I., D'Errico, F., & Schröder, M. (2012, January-March). Bridging the Gap between Social Animal and Unsocial Machine: A survey of Social Signal Processing. IEEE Transactions on Affective Computing, 3:1, 69-87.
• Zhang, T., Ampornaramveth, V., & Ueno, H. (2006, December). Human-Robot Interaction Control for Industrial Robot Arm through Software Platform for Agents and Knowledge Management. In S. Cubero (ed.), Agents and Knowledge Management. ARS/plV, Germany.