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一支由陆军领导的研究小组开发了新的算法，并填补了有关机器人如何为团队做出贡献以及机器人对其周围环境和队友的了解的知识空白。

Kristin Schaefer-Lay博士是美国陆军作战能力发展司令部陆军研究实验室的工程师，是陆军，卡内基梅隆大学，明尼苏达大学和中佛罗里达大学等多学科研究人员团队的成员，他开发了特定的算法和新颖的人工智能方法，以通过有效的双向通信来支持团队成员之间共享上下文的开发。

Schaefer-Lay说：“将上下文集成到AI开发中的想法是一个困难的过程” “研究人员对于上下文的含义以及将上下文集成到AI开发中的最佳实践的想法往往截然不同。”

许多研究人员和机构只研究了这一问题集的一小部分，但该团队研究了一种更整体的方法来开发和整合与环境背景，任务背景和社会背景有关的不同类型背景，以促进人类自主。通过先进的双向通信功能进行团队合作。

Schaefer-Lay说，这在自然语言交流，世界模型开发，多模式交流和人类自治团队等领域具有直接的机器人和AI流程科学。

该协作团队力图确定陆军机器人协作技术联盟在开发和推进上下文驱动的人工智能以支持未来的人类自治团队的技术方面取得的关键科学进展。

作为RCTA的一部分，对陆军主导的基础研究进行的战略投资使地面战斗机器人的四个关键领域获得了先进的科学知识，这些领域影响了美国战士的视野，思维，行动和团队合作方式。这项研究通过推动科学技术在人类自主团队内部集成上下文驱动的人工智能，从而为下一代作战车辆的陆军现代化提供了支持。

中央佛罗里达大学的丹尼尔·巴伯博士在与北卡罗来纳州莱蒙营地的赫斯基平台进行交互时，测试了RCTA的多模式界面的改进。信用：美国陆军照片

Schaefer-Lay说：“政府对地面战斗机器人的投资对于确保美国机动部队保持明显的战斗优势至关重要。”

研究人员在2019年9月30日的AI杂志上发表了他们的发现作为有关AI和上下文的特邀一部分：``将上下文集成到人工智能中：来自机器人协作技术联盟的研究''。

上下文驱动的AI的集成对于未来的机器人功能至关重要，以支持发展态势感知，校准适当的信任并提高协作式人机团队的团队绩效。

本文重点介绍了在上下文驱动的AI方面进行的人机协作。

讨论的研究途径包括背景如何使机器人能够填补空白以更快地做出有效决策，支持更??鲁棒的行为，以及增强机器人通信以适应团队在各种环境和团队组织以及跨任务的需求。

本文的发现将用于支持实验室在“人类自主团队基本研究计划”中的持续研究。尤其是，这项研究将有助于开发有效的双向沟通??方法和干预措施，以在高风险，复杂的操作中校准适当的团队信任和共同的态势感知。

Schaefer-Lay说，仅仅开发新的算法和方法是不够的，但重要的是要了解这些算法和方法对跨运营有效团队的影响。

她说，该研究线的进展将扩大到包括支持下一代战斗车辆的更大的团队和乘员站技术。

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