論文の概要: Joint Mind Modeling for Explanation Generation in Complex Human-Robot Collaborative Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12803v1
• Date: Fri, 24 Jul 2020 23:35:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 07:06:19.368781
• Title: Joint Mind Modeling for Explanation Generation in Complex Human-Robot Collaborative Tasks
• Title（参考訳）: 複雑なロボット協調作業における説明生成のための統合マインドモデリング
• Authors: Xiaofeng Gao, Ran Gong, Yizhou Zhao, Shu Wang, Tianmin Shu, Song-Chun Zhu
• Abstract要約: 本稿では,人間とロボットのコラボレーションにおいて,人間のようなコミュニケーションを実現するための新しい説明可能なAI(XAI)フレームワークを提案する。 ロボットは、人間のユーザの階層的なマインドモデルを構築し、コミュニケーションの一形態として自身のマインドの説明を生成する。 その結果,提案手法はロボットの協調動作性能とユーザ認識を著しく向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.37025218216888
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human collaborators can effectively communicate with their partners to finish a common task by inferring each other's mental states (e.g., goals, beliefs, and desires). Such mind-aware communication minimizes the discrepancy among collaborators' mental states, and is crucial to the success in human ad-hoc teaming. We believe that robots collaborating with human users should demonstrate similar pedagogic behavior. Thus, in this paper, we propose a novel explainable AI (XAI) framework for achieving human-like communication in human-robot collaborations, where the robot builds a hierarchical mind model of the human user and generates explanations of its own mind as a form of communications based on its online Bayesian inference of the user's mental state. To evaluate our framework, we conduct a user study on a real-time human-robot cooking task. Experimental results show that the generated explanations of our approach significantly improves the collaboration performance and user perception of the robot. Code and video demos are available on our project website: https://xfgao.github.io/xCookingWeb/.
• Abstract（参考訳）: 人間の協力者は、お互いの精神状態(例えば、目標、信念、欲求)を推測することで、パートナーと効果的にコミュニケーションして共通のタスクを完了させることができる。 このようなマインドアウェアコミュニケーションは、協力者の精神状態の相違を最小限に抑え、人間のアドホックチームの成功に不可欠である。 我々は,人間と協調するロボットは,同様の教育行動を示すべきだと考えている。 そこで本研究では,ロボットが人間の階層的マインドモデルを構築し,ユーザの精神状態のオンラインベイズ的推論に基づくコミュニケーションの形式として,自身の心の説明を生成する,人間-ロボットコラボレーションにおける人間的なコミュニケーションを実現するための,説明可能なAI(XAI)フレームワークを提案する。 本フレームワークを評価するために,リアルタイムのロボット調理タスクについてユーザスタディを行う。 実験結果から,提案手法はロボットの協調性能とユーザ認識を著しく向上させることがわかった。 コードとビデオのデモはプロジェクトのWebサイトで公開されている。

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