大自然中充满了群居合作的动物，如蜜蜂、蚂蚁和椋鸟，它们以各自独特的方式展现出高效的协作能力。然而，这些动物都无法像人类那样进行复杂而灵活的合作。人类拥有共情能力和“心智理论”，能够预测彼此的行为，这是机器人目前所缺乏的基本能力。

近日，杜克大学和哥伦比亚大学的研究人员开发了一种名为HUMAC的新演示框架，旨在利用人类独有的心智理论特质，快速训练机器人群体完成复杂任务。与传统的控制算法不同，HUMAC通过一位人类教练提供的见解，教会机器人群体如何协作。

该研究已被IEEE国际机器人与自动化会议(ICRA 2025)接受，展示了机器人如何学习预测队友的行动、实时调整策略，并解决需要类似人类协调的集体智慧的挑战。这一成果可能对野火响应和野外生存任务等应用带来福音，在这些应用中，机器人需要在约束条件下进行合作和协作。

HUMAC框架允许单个人类操作员在必要时短暂控制团队中的不同机器人，并在关键的战略时刻引导它们。这种方法与足球比赛中教练提供有针对性的建议类似，使机器人能够学习复杂的协作战术。系统将人类干预嵌入到机器人的算法中，使机器人能够学会预测队友的计划以及对手的行动，从而形成一种心理表征，实现高效的协作。

在动态捉迷藏游戏的测试中，HUMAC展现出了惊人的效果。仅需40分钟的指导，机器人团队就能展现出强大的协作行为，成功率大幅跃升。研究人员观察到，机器人开始表现得像真正的队友一样，预测彼此的动作，并自然地进行协调。

陈博远教授表示，HUMAC框架设想了人机协作的未来，其中人类是领导者，能够快速且灵活地引导大量智能体。这一成果为未来协作机器人团队和人机团队在各种应用领域开辟了许多机会。研究人员正在努力将HUMAC扩展到更大规模的机器人团队和更复杂的任务，同时探索更丰富的交互方法，以简化和增强人机协作。

HUMAC框架的提出，标志着机器人协作领域的一大进步。它不仅提高了机器人完成复杂任务的能力，还为未来人机协作的广泛应用奠定了基础。正如陈教授所说，人工智能不仅仅是人类的工具，更是人类的队友。HUMAC正是迈向这一未来的一步。

更多信息：《 在单人指导下实现多机器人协作》，Zhengran Ji 等，arXiv (2024)。期刊信息： arXiv