論文の概要: A Knowledge Driven Approach to Adaptive Assistance Using Preference Reasoning and Explanation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02904v1
• Date: Sat, 5 Dec 2020 00:18:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-22 12:01:56.632605
• Title: A Knowledge Driven Approach to Adaptive Assistance Using Preference Reasoning and Explanation
• Title（参考訳）: 選好推論と説明を用いた適応支援への知識駆動アプローチ
• Authors: Jason R. Wilson, Leilani Gilpin, Irina Rabkina
• Abstract要約: 本稿では,ユーザが何をしようとしているのかを推測するために,Analogical Theory of Mindを用いたロボットを提案する。 ユーザーが不確実か混乱している場合、ロボットはユーザーに説明を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8673630752805432
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is a need for socially assistive robots (SARs) to provide transparency in their behavior by explaining their reasoning. Additionally, the reasoning and explanation should represent the user's preferences and goals. To work towards satisfying this need for interpretable reasoning and representations, we propose the robot uses Analogical Theory of Mind to infer what the user is trying to do and uses the Hint Engine to find an appropriate assistance based on what the user is trying to do. If the user is unsure or confused, the robot provides the user with an explanation, generated by the Explanation Synthesizer. The explanation helps the user understand what the robot inferred about the user's preferences and why the robot decided to provide the assistance it gave. A knowledge-driven approach provides transparency to reasoning about preferences, assistance, and explanations, thereby facilitating the incorporation of user feedback and allowing the robot to learn and adapt to the user.
• Abstract（参考訳）: 社会的支援ロボット (SAR) は, 理屈を説明することによって, 行動の透明性を提供する必要がある。 さらに、推論と説明はユーザの好みと目標を表すべきである。 解釈可能な推論と表現の必要性を満たすために,ロボットはマインド理論を用いて,ユーザが何をしようとしているのかを推測し,ヒントエンジンを用いて,ユーザがしようとしていることに基づいて適切な支援を求める。 ユーザが不確実あるいは混乱している場合は、説明合成装置によって生成された説明を提供する。 この説明は、ロボットがユーザの好みについて何を推論したか、そして、ロボットが与えた援助を提供することを決めた理由を理解するのに役立つ。 知識駆動アプローチは、好み、援助、説明に関する推論に対する透明性を提供し、それによって、ユーザのフィードバックの取り込みを促進し、ロボットが学習し、ユーザに適応できるようにする。

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