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J-GLOBAL ID：202102227134914241   整理番号：21A0671557

人間-ロボットチームにおける計画タスクのためのオンライン説明生成【JST・京大機械翻訳】

Online Explanation Generation for Planning Tasks in Human-Robot Teaming

著者 (4件)： Zakershahrak Mehrdad (Arizona State University,School of Computing, Informatics and Decision Systems Engineering,Tempe,AZ) ,  Gong Ze (Arizona State University,School of Computing, Informatics and Decision Systems Engineering,Tempe,AZ) ,  Sadassivam Nikhillesh (Arizona State University,School of Computing, Informatics and Decision Systems Engineering,Tempe,AZ) ,  Zhang Yu (Arizona State University,School of Computing, Informatics and Decision Systems Engineering,Tempe,AZ)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IROS  ページ： 6304-6310  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： AIは我々の生活の不可欠な部分になるので,AIまたはロボットエージェントの意思決定プロセスに具体化された説明可能なAIの開発が不可欠になる。ロボットチームでは,その行動を正当化する説明を生成する能力は,説明可能なアジェンシーの鍵となる要求の1つである。説明生成に関する以前の研究は,ロボットの決定または行動の背後にある理論的根拠を支持することに集中している。しかし,これらのアプローチは,受信された説明の理解のための精神要求を考慮できない。言い換えれば,人間のチームマートは,多くの情報がどのように提示されるかの説明を深めることが期待される。本研究では,説明,特に複雑な性質のそれらの説明を実行中にオンライン方式で行うべきであり,それは情報の拡大を助け,従って,高認知要求タスクにおける人間の精神的作業負荷を低減するのに役立つと主張する。しかし,ここでは,説明の異なる部分は,オンライン説明を生成する際に考慮に入れなければならない,互いに依存しているかもしれない。この目的のために,オンライン説明生成の一般的定式化を,異なる「オンライン」特性を満たす3つの変化で提示した。新しい説明生成方法は,著者らの以前の研究で導入したモデル調整設定に基づいている。NASAタスク負荷指数(TLX)を用い,2つの標準IPCドメインを横断して10の異なる問題で合成して,シミュレーションされたローバードメインにおけるヒト被験者の両方について,著者らの方法を評価した。結果は,著者らの方法が,より認知的要求が少なく,基準線上で非常に優先され,計算的に効率的であるという説明を生成することを強く示唆した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 米国航空宇宙局 ,  オンラインシステム ,  *ロボット ,  ヒト ,  基準線 ,  定式化 ,  エージェント
準シソーラス用語： 被験者 ,  天体車 ,  メンタルワークロード ,  *オンライン ,  意思決定のプロセス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 人間 ,  ロボット ,  チーム ,  計画 ,  タスク ,  オンライン ,  説明