論文の概要: Trust as Extended Control: Active Inference and User Feedback During Human-Robot Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11153v1
• Date: Thu, 22 Apr 2021 16:11:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-23 16:31:23.833071
• Title: Trust as Extended Control: Active Inference and User Feedback During Human-Robot Collaboration
• Title（参考訳）: 拡張制御としての信頼:人間-ロボット協調時のアクティブ推論とユーザフィードバック
• Authors: Felix Schoeller, Mark Miller, Roy Salomon, Karl J. Friston
• Abstract要約: その重要な役割にもかかわらず、信頼がどのように出現し、発展し、人間以外の人工物との人間の相互作用をサポートするかはほとんど不明です。 拡張モータープラントやパートナーとの信頼性の高い感覚交換のためのエージェントの最良の説明として信頼のモデルを紹介する。 信頼の成因における共有行動の役割について,特にダイアドコラボレーションの文脈で検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6381163133447836
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To interact seamlessly with robots, users must infer the causes of a robot's behavior and be confident about that inference. Hence, trust is a necessary condition for human-robot collaboration (HRC). Despite its crucial role, it is largely unknown how trust emerges, develops, and supports human interactions with nonhuman artefacts. Here, we review the literature on trust, human-robot interaction, human-robot collaboration, and human interaction at large. Early models of trust suggest that trust entails a trade-off between benevolence and competence, while studies of human-to-human interaction emphasize the role of shared behavior and mutual knowledge in the gradual building of trust. We then introduce a model of trust as an agent's best explanation for reliable sensory exchange with an extended motor plant or partner. This model is based on the cognitive neuroscience of active inference and suggests that, in the context of HRC, trust can be cast in terms of virtual control over an artificial agent. In this setting, interactive feedback becomes a necessary component of the trustor's perception-action cycle. The resulting model has important implications for understanding human-robot interaction and collaboration, as it allows the traditional determinants of human trust to be defined in terms of active inference, information exchange and empowerment. Furthermore, this model suggests that boredom and surprise may be used as markers for under and over-reliance on the system. Finally, we examine the role of shared behavior in the genesis of trust, especially in the context of dyadic collaboration, suggesting important consequences for the acceptability and design of human-robot collaborative systems.
• Abstract（参考訳）: ロボットとシームレスに対話するには、ユーザーはロボットの行動の原因を推測し、その推論に自信を持たなければならない。 したがって、信頼は人間ロボット協力(HRC)に必要な条件である。 その重要な役割にもかかわらず、信頼がどのように生まれ、発展し、非ヒトの人工物との人間の相互作用をサポートするかはほとんど分かっていない。 本稿では,信頼,人間とロボットのインタラクション,人間とロボットのコラボレーション,人間のインタラクションに関する文献を概観する。 信頼の初期のモデルでは、信頼は善意と能力のトレードオフを伴い、人間と人間の相互作用の研究は、信頼の段階的な構築における共有行動と相互知識の役割を強調している。 次に、拡張モータープラントまたはパートナーとの信頼できる感覚交換のためのエージェントの最良の説明として信頼のモデルを紹介する。 このモデルは、アクティブ推論の認知神経科学に基づいており、hrcの文脈では、人工エージェントに対する仮想制御の観点で信頼をキャストできることを示唆している。 この設定では、インタラクティブなフィードバックは、トラクタの知覚行動サイクルに必要なコンポーネントとなる。 人間の信頼の伝統的な決定要因は、アクティブな推論、情報交換、エンパワーメントの観点で定義できるため、人間とロボットの相互作用とコラボレーションを理解する上で重要な意味を持つ。 さらに,このモデルでは,ボアドムやサプライズをシステムへの過度な依存の指標として用いることができることが示唆された。 最後に,信頼形成における共有行動の役割,特にdyadicコラボレーションの文脈について検討し,人間-ロボット協調システムの受容性と設計に重要な影響を示唆する。

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