論文の概要: Axiom Learning and Belief Tracing for Transparent Decision Making in Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10645v1
• Date: Tue, 20 Oct 2020 22:09:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 07:29:33.744433
• Title: Axiom Learning and Belief Tracing for Transparent Decision Making in Robotics
• Title（参考訳）: ロボットにおける透明意思決定のための公理学習と信念追跡
• Authors: Tiago Mota, Mohan Sridharan
• Abstract要約: ロボットがその決定や信念の説明を提供する能力は、人間との効果的なコラボレーションを促進する。 我々のアーキテクチャは、非単調な論理的推論、ディープラーニング、決定木帰納の相補的な強みを兼ね備えています。 推論と学習の間、このアーキテクチャにより、ロボットはその決定、信念、仮説的行動の結果について、オンデマンドでリレーショナルな記述を提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.566457170664926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A robot's ability to provide descriptions of its decisions and beliefs promotes effective collaboration with humans. Providing such transparency is particularly challenging in integrated robot systems that include knowledge-based reasoning methods and data-driven learning algorithms. Towards addressing this challenge, our architecture couples the complementary strengths of non-monotonic logical reasoning, deep learning, and decision-tree induction. During reasoning and learning, the architecture enables a robot to provide on-demand relational descriptions of its decisions, beliefs, and the outcomes of hypothetical actions. These capabilities are grounded and evaluated in the context of scene understanding tasks and planning tasks performed using simulated images and images from a physical robot manipulating tabletop objects.
• Abstract（参考訳）: ロボットが決定や信念の説明を提供する能力は、人間との効果的なコラボレーションを促進する。 このような透明性を提供することは、知識ベースの推論方法やデータ駆動学習アルゴリズムを含む統合ロボットシステムにおいて特に困難である。 この課題に対処するために、アーキテクチャは非単調な論理的推論、ディープラーニング、決定木帰納の相補的な強みを結合する。 推論と学習の間、このアーキテクチャはロボットが決定、信念、仮説的行動の結果をオンデマンドで記述することを可能にする。 これらの能力は、テーブル上オブジェクトを操作する物理ロボットからのシミュレーション画像と画像を用いて、シーン理解タスクと計画タスクの文脈で接地し、評価される。

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