ロボット学習プロセスに関するフェミニスト展望【JST・京大機械翻訳】

Hurtado Juana Valeria; Mejia Valentina

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206811587801 整理番号：22P0280013

ロボット学習プロセスに関するフェミニスト展望【JST・京大機械翻訳】

Feminist Perspective on Robot Learning Processes

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発行年： 2022年01月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

異なる研究報告と日常生活経験を確認すると,学習モデルは偏った結果をもたらす。偏った学習モデルは,通常,社会における歴史的識別を複製し,典型的には,あまり表現されていない同一性に負の影響を与える。ロボットは,彼らが運転することを可能にするこれらのモデルを装備し,毎日より複雑なタスクを実行する。学習プロセスは,人間の判断に依存する異なる段階から成る。さらに,ロボット決定のための得られた学習モデルは,記録されたラベル付きデータまたは実証に依存する。したがって,ロボット学習プロセスは,社会における人間行動にリンクするバイアスに敏感である。これは,特にロボットが人間周りで動作し,学習プロセスが今日存在する社会的不公平性を反映する場合,潜在的危険性を課す。異なるフェミニスト提案は,社会的不等式を研究しており,様々な分野におけるバイアス除去に向けた本質的な展望を提供する。さらに,フェミニズムは,その多様性を通して,人々の同等性のために,多くの社会的ダイナミックスと立体型を再構成することを可能にした。従って,本研究では,ロボット学習プロセスに関するフェミニリスト展望を提供した。著者らは,交差的フェミズム,コミュニティフェミニズム,非コロニー性フェミニズム,および教育展望に関する著者らの議論を基礎にして,著者らは,フェミストロボットアプローチにおいて著者らの研究をフレームした。本論文では,偏ったロボット決定を最終的に補正し,予見するフェミニストの視点の関連性を強調するための最初の議論を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御 , 人工知能

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