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人機合作模式的機器人教學設計



文/李文宏  陳璽宇

 隨著自動化與智慧化技術發展，機器人被賦予的任務漸增。「人機合作」原是為了解決機器人能力不足所提出的權宜之計，由機器人負責處理繁重、重複勞動或是具危險性的任務，當遇到突發狀況或是需要決策的情形時，再交回人類處理。隨著科技的進步，機器人的自主性更強，讓人們再度關注到人機合作發展的潛力。值得注意的是，當今坊間已有許多的機器人課程，這類課程可以培養學生的統整能力、創造力及問題解決能力，中小學的機器人教學即為了讓孩子做好迎接機器人時代的準備（陳怡靜、張基成，2015），但為因應這股人機合作發展趨勢，機器人的教學是否需要有所調整呢？

從機器到機器人和從自動化到智慧化

機器與機器人從字面上看起來差別不太，但若翻成英文，Machine與Robot可是截然不同的詞彙。從工業時代（甚至更早）開始，人類為了生產不停地改良機器，機器的發展幾乎可以跟工業劃上等號，然而人類對機器的期望遠遠不止於此。捷克作家恰配克(Karel Čapek)於1921年使用Robota (後演變為Robot)一詞，描述一種與人類相似的人型機器。Robota在捷克語中的意思為替地主工作的農奴，試想像機器能像人類一樣地工作、為人類服務，這無疑是人類對機器最大的期望，也就是機器人的價值所在。

如果機器自動化的訴求是為了將人類的雙手從勞動中釋放，那麼機器人的智慧化則是追求進一步地將人類徹底從勞動中解放。然而，機器人的智慧化並非一蹴可幾，受限於人工智慧的發展，機器人仍未能像人類一樣靈活地對事物作出判斷，人與機器並存的工作是智慧化過程中必經的過渡時期。
人機合作並非只是單純的由人類操作機器，機器人能自行運作並處理複雜的任務情境，遠超過一般機器所能達成的功能，與機器人協同工作後，人類的任務由操作轉變為管理。這樣的模式能有效降低人類的負擔，亦能補足機器人目前的能力限制。人類的在人機合作模式中的角色十分微妙，根據機器人智慧化程度與任務複雜程度的不同，扮演著機器的操作者、行動的指揮者、故障的排除者、或是工作的監督者等不同角色。

從程式排程到人機合作

與時俱進是機器人教學的特色，每當有一個新的科技興起，不久便會在教學中看到新科技的縮影。過去我們利用各式感測器，讓機器人可以做到碰撞偵測、光線感應、距離及角度測量等功能，並藉此發展出許多教學活動。Tocháček、Lapeš與Fuglík（2016）認為機器人教學主要用於培養學生將知識與技術統整並應用的能力，同時可訓練學生歷程規劃之技巧。利用程式排程的教學，可以讓學生根據任務的不同安排機器人做出相對應的工作。

近年由於人工智慧興起，機器人教育亦受其影響。人工智慧與程式排程不同，一般的程式排程需針對感測器的特性設定參數，才能使機器作出正確的判斷，若工作環境發生改變，則需要進行維護調整；人工智慧前置作業時透過大量資料的蒐集與分析，能給予機器完整的參考數據，使其作出準確的判斷。進一步的構想則是人工智慧能在工作過程中持續蒐集資料，且持續透過機器學習修正工作表現，這樣的設計使機器更加智慧化，更接近機器人一步。

機器人教學開始逐步導入人工智慧技術，例如近年熱門的影像及語音辨識。然而，機器人教學結合機械、電子與程式設計等領域，要跨過這樣的技術門檻已不易，若加上新興的人工智慧是否更加深教學的難度？專題導向教學法的研究回答了這樣的疑慮，我們應當將重點放在教學活動本身，藉以培養學生的設計思維、問題解決等能力，而非專注於技術訓練。

人機合作模式的機器人教學

許多機器人課程的開發者正努力降低人工智慧技術的門檻，使人工智慧在中小學機器人課程中得以實現。透過一體式的開發板，省去電子配線的步驟，並透過圖形化積木降低程式編寫的難度，使學生能夠做出基礎的人工智慧專題。得力於主題的創新是機器人教學活動進步的一大契機。但若使用者無法體驗到在真實世界中的任務情境，這樣的人機合作研究是不具意義的（Landauer，1987），故筆者試著從未來機器人工作的可能性發想，配合目前機器人的教育現況，提出人機合作模式的機器人教學設計，以下舉2019年「START!智慧小車競賽」的競賽試題進行探討：

一、人機合作的挑戰

「START!智慧小車競賽」每組由兩台機器人組成，包括一台遙控車及一台程控車（如圖1）。遙控車代表未來工作中人類的角色，程控車則為未來工作的機器人，兩者必須協同合作共同完成任務。由於我們對機器人的期望通常為能夠全自動完成任務，在人機合作的模式下，兩者的任務必須有所協調，以免互相干擾反而降低工作效率。如何使合作產生更高的效益，即是人機合作最大的挑戰。
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圖1. START!智慧小車基本樣式實體圖

二、遙控車和機器人的分工

「START!智慧小車競賽」以產品加工廠為主題，機器人扮演的角色為產品的運送者，負責蒐集貨物，運送至指定地點並進行儲存。場地分為三區：加工、運送及裝配區，為了增加比賽的難易度，場地中將隨機散落障礙物，需要設法排除；裝配區僅開放程控車通行，且需要將貨物卸載至指定位置中，如圖2所示。
人機合作模式的機器人教學設計2
圖2. START!智慧小車競賽場的示意圖

要讓人機合作發揮最大效益，第一步便是人類與機器人的分工。通常由人類負責容易有突發或未預期狀況的任務，重複性的任務則交由機器人負責。以「START!智慧小車競賽」為例，由於最後一個區域僅開放程控車通過，學生多會選擇讓程控車運送貨物，遙控車負責抓取貨品，但路上散落的障礙物會阻擋程控車的前進，又需要遙控車前往排除，容易造成工作分配的不均，如何安排工作流程，考驗著學生的智慧。為了使學生能妥善思考解題策略，「START!智慧小車競賽」初賽需繳交企劃書（如圖3），引導學生說明遙控車與程控車的工作流程規劃，以及如何達成妥善之分工。
人機合作模式的機器人教學設計3
圖3. 機器人解題策略示例

人機合作在分工時最容易有的謬思為如何完成精密性任務，這部分通常會交由人類負責。以「START!智慧小車競賽」為例，貨物夾取被視為最複雜的任務，因為其過程需要頻繁調整車身及手臂的位置，中學生往往將其分配給遙控車。而在現代化的自動倉儲中，大部分的貨物也仍依靠人類駕駛堆高機來裝卸，再交由自動天車運送至貨架上。然而，抓取貨物雖然需要精密操作，但並非是無法標準化的作業流程，許多自動化倉儲系統也正透過機械手臂工作時數據的分析來研究不同貨物該如何裝卸。以「START!智慧小車競賽」為例，將貨品抓取設計成標準化的任務情境（如圖4），若克服機器人在精密操作的障礙，讓程控車在競賽時能夠抓取貨物，必能提高工作的效率。畢竟扮演機器人的訓練師，也是人類在人機合作中重要的角色之一。
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圖2. START!智慧小車競賽場的示意圖

三、 突發狀況的排除

突發狀況的處理，是人類在人機合作過程重要的任務課題。與許多機器人競賽相仿，「START!智慧小車競賽」設計有求救制度，學生能在機器人發生狀況時，對機器人進行維修處理。「START!智慧小車競賽」更添加儲存點規則，機器人從該區域重新出發即可，不必回到起點，降低發生意外時的損失，但意味著學生必須於維修時間重新調整程控車的程式設定。 比起求救制度，我們更期望學生利用遙控車來排除突發狀況。例如單純的循跡出軌或是迷宮卡牆角，只要遙控車稍微前往調整便可以解決。實務上來說程控車身上設有許多的感測器，容易受到遙控車的移動干擾，尤其是在貨物裝載期間，程控車應該要設計定點等待或是回饋機制，以免發生誤觸或是任務未完成便離開等情形，當然這些皆需要在事前分工時就規劃，學生也必須在賽前就做好排除突發狀況的練習。

為未來而設計的機器人教學

機器全面智慧化的將來已不遠，我們可以預期，有朝一日人類大部分的工作都將由機器人所負責。屆時人類與機器人的關係將會變得如何呢？雖然機器學習研究已有一定成效，機器能自動蒐集數據並分析，在現階段來說影像及語音辨識、語意翻譯、自動駕駛、甚至單純的煮飯燒水都不算完美，我們也尚未發明出全知全能型的人工智慧機器人，能讓人類完全免於工作。

人機合作看似是不得已的辦法，但我們與機器人合作的過程中，亦在觀察機器人的特性，幫助我們認識如何訓練機器人。或許我們應該在機器人教學中開始準備，學習如何與機器人合作，同時找出讓機器人更加智慧的可能。

由國教署指導，北區自造教育及科技輔導中心於108年9月21日於新北市江翠國中舉辦的「START!智慧小車競賽」，即是以人機合作的策略為出發點，考驗參賽者如何透過程控車與遙控車進行搭配完成任務，激發其創造思考與團隊合作，並提高學生對機器人學習之興趣。該競賽訊息、新聞敬請參閱官網，相關教材亦會持續於網站公開分享，供學習者參閱。

參考文獻

陳怡靜、張基成（2015）。兩岸機器人教育的現況與發展。中等教育，66（3），37-59。
Landauer, T. K. (1987). Relations between cognitive psychology and computer system design. Interfacing thought: cognitive aspects of human-computer interaction, 1-25.
Tocháček, D., Lapeš, J., & Fuglík, V. (2016). Developing technological knowledge and programming skills of secondary schools students through the educational robotics projects. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 217, pp. 377-381.













國立臺灣師範大學科技應用與人力資源發展學系博士班研究生
李文宏
國立臺灣師範大學科技應用與人力資源發展學系碩士班研究生
陳璽宇