論文の概要: What am I allowed to do here?: Online Learning of Context-Specific Norms by Pepper

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05105v2
• Date: Wed, 13 Jan 2021 06:57:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 08:20:29.286593
• Title: What am I allowed to do here?: Online Learning of Context-Specific Norms by Pepper
• Title（参考訳）: ここで何をすればいいのですか。 ペッパーによる文脈特有ノルムのオンライン学習
• Authors: Ali Ayub, Alan R. Wagner
• Abstract要約: この論文は、最近の最先端のアプローチをインクリメンタルラーニングに活用し、シーン(コンテキスト)のオンラインラーニングに適応する。 シーン(コンテキスト)を学習した後、能動的学習を用いて関連する規範を学習する。 以上の結果から,Pepperは人とのコミュニケーションをオンラインで行うことで,異なる場面や関連規範を学習できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.387008072671005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social norms support coordination and cooperation in society. With social robots becoming increasingly involved in our society, they also need to follow the social norms of the society. This paper presents a computational framework for learning contexts and the social norms present in a context in an online manner on a robot. The paper utilizes a recent state-of-the-art approach for incremental learning and adapts it for online learning of scenes (contexts). The paper further utilizes Dempster-Schafer theory to model context-specific norms. After learning the scenes (contexts), we use active learning to learn related norms. We test our approach on the Pepper robot by taking it through different scene locations. Our results show that Pepper can learn different scenes and related norms simply by communicating with a human partner in an online manner.
• Abstract（参考訳）: 社会規範は社会における協調と協力を支援する。 社会ロボットが我々の社会にますます関わるようになるにつれ、社会の社会的規範に従う必要がある。 本稿では,ロボット上でコンテキストと社会的規範をオンライン的に学習するための計算フレームワークを提案する。 本論文は、最近の最先端のアプローチをインクリメンタルラーニングに活用し、シーン(コンテキスト)のオンラインラーニングに適応する。 この論文はさらに、デンプスター・シャーファー理論を用いて文脈固有のノルムをモデル化する。 シーン(コンテキスト)を学習した後、能動的学習を用いて関連する規範を学習する。 私たちは、pepperロボットのアプローチを、異なるシーンでテストします。 その結果、pepperは人間のパートナーとオンラインでコミュニケーションすることで、異なる場面や関連する規範を学ぶことができることがわかった。

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