Lo que los robots en el espacio nos enseñan a trabajar en equipo: Una inmersión profunda en la NASA
Nota del Editor, Tricia Wang: El colaborador final en el Co-diseñar máquinas con la edición es Janet Vertesi, (@cyberlyra), profesor asistente de sociología en la Universidad de Princeton, nos impulsa a pensar en las organizaciones cuando hablamos de robots. A superar el binario hombre-máquina, ella nos tiene en sus años de trabajo de campo con los equipos robóticos de la NASA para mostrarnos que el trabajo robótico es siempre trabajo en equipo, Nunca un uno-a-uno interacción con robots. No es fácil de conseguir dentro de las organizaciones, mucho menos un complicado un conjunto de instituciones como la NASA, pero es por eso que los escritos de Janet son un examen rara pero de gran alcance de cómo se utilizan realmente los robots. Ella es un frecuente colaborador de opinión a lugares como CNN. Después de su primer libro sobre Mars Rover de la NASA Expedición, que ya está trabajando en su segundo libro sobre los robots y las organizaciones.
Un robot, muchos humanos
Yo estudio equipos robóticos de naves espaciales de la NASA: personas para quienes trabajan con los robots no es una fantasía de ciencia ficción, sino una tarea diaria. Sus compañeros de equipo robótico ruedan sobre superficies planetarias o látigo pasadas las atmósferas de los gigantes de gas y lunas de hielo a velocidades enormes.
A menudo es fácil olvidarse de estos grupos ligados a la tierra detrás de las escenas en las que estamos paralizados por las nuevas imágenes de mundos distantes o los logros de estas máquinas intrépidos. Sólo se puede echar un vistazo rápido de unas pocas personas en una habitación, una bandera americana en la pared detrás de ellos, animando cuando una sonda de ases de un aterrizaje o se balancea en órbita: como esta semana, cuando Juno llegó a Júpiter. Pero esto es sólo una pequeña fracción del equipo. No sólo son las sondas complejas y requieren un grupo de ingenieros para operar y mantener de forma segura, pero los requisitos científicos para cada misión de reunir a muchos diversos expertos para explorar nuevos mundos.
el trabajo es el trabajo en equipo robótico
Para ese fin, trabajar con una nave espacial es siempre el trabajo en equipo, una tarea creativa que reúne a cientos de personas. Al igual que cualquier equipo, que utilizan normas locales de comunicación e interacción, y las rutinas y la cultura de la organización, con el fin de resolver problemas y alcanzar sus objetivos. La nave espacial exploración de nuestro sistema solar tiene suficiente inteligencia artificial para saber mejor que conducir por un precipicio, o pueden saber para restablecer sus sistemas operativos en caso de fallo. Allí termina la autonomía. Para el resto, cada minuto hasta el segundo de su día es parte de un plan, ordenado y establecido en código por los especialistas en la tierra.
¿Cómo decidir lo que el robot debe hacer? Primero, el equipo debe tener en cuenta algunas limitaciones básicas. Cuando estudiaba el equipo de la misión Mars Exploration Rover, todo el mundo sabía que el Opportunity no podía conducir muy rápidamente; últimamente se ha visto afectada por lapsos de memoria y rigidez en las articulaciones en su vejez. Por otra misión que he estudiado como etnógrafo, la trayectoria de la nave espacial toma se decidió con años de antelación para tener en cuenta la dinámica orbital delicados del sistema planetario y que el equipo pueda ver la mayor parte del planeta, sus lunas y anillos como sea posible. No es fácil de cambiar el rumbo. En todas las misiones, límites del poder, tiempo, y la memoria a bordo de la materia proporcionan restricciones duras para la planificación.
Nota del Editor, 
Nota del Editor, 
Nota del Editor, 
Recientemente hemos visto cómo la inteligencia artificial y aprendizaje automático nos pueden sorprender con resultados aparentemente imposibles como AlphaGo. También vemos cómo las máquinas pueden generar miedo con la percepción “maquinal” razonamiento, la lógica y la frialdad, la generación de resultados potencialmente destructivas con una falta de humanidad en la toma de decisiones. Un ejemplo de esto último que se ha popularizado es cómo los coches de conducción auto deciden elegir entre dos malos resultados. En estos escenarios, la IA y ML están realizados como una máquina de algún tipo, ya sea física como un robot o un coche, o una “cerebro” como un algoritmo de predicción del crimen se hizo popular en el libro y la película “Minority Report” y más recientemente programa de televisión “Las personas de interés.
Pero permítanme dar un paso atrás por un minuto. Las máquinas no pueden hacer esas cosas de arriba en un sentido general. Por ejemplo, si pongo mi portátil en un gimnasio con una pelota de baloncesto, que no puede evolucionar un cuerpo y aprender a jugar al baloncesto. Es decir, Actualmente no se puede hacer eso sin la ayuda de muchos ingenieros y científicos brillantes. Si he descargado todos mis datos de salud en mi teléfono, mi teléfono no va a aprender a tratar mis problemas de salud y notificar a mi médico. De nuevo, es decir que no puede hacer que en la actualidad sin la ayuda de muchos ingenieros y científicos inteligentes. Así, mientras que mi máquina no puede convertirse en seres humanos hoy en su propia, con la ayuda de muchos ingenieros y científicos resolver alguna tecnología muy interesante, experiencia de usuario, y problemas específicos de dominio, las máquinas pueden hacer algunas cosas muy notables, como conducir un coche o participar en la conversación.
Nota del Editor, 
Carta del Editor: Estoy feliz de anunciar el 
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Kath Albury 
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