論文の概要: Learning-Based Strategy Design for Robot-Assisted Reminiscence Therapy
Based on a Developed Model for People with Dementia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02194v1
- Date: Mon, 6 Sep 2021 00:45:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-07 16:26:07.502989
- Title: Learning-Based Strategy Design for Robot-Assisted Reminiscence Therapy
Based on a Developed Model for People with Dementia
- Title（参考訳）: 認知症者のための発達モデルに基づくロボット支援想起療法の学習に基づく戦略設計
- Authors: Fengpei Yuan, Ran Zhang, Dania Bilal and Xiaopeng Zhao
- Abstract要約: 認知症(PwDs)に対する精神社会的介入として、ロボット支援型反省療法(RT)が研究されている。
我々は,PwDを刺激する学習を通じて,ロボットの会話戦略を目指す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.453923815224908
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, the robot-assisted Reminiscence Therapy (RT) is studied as a
psychosocial intervention to persons with dementia (PwDs). We aim at a
conversation strategy for the robot by reinforcement learning to stimulate the
PwD to talk. Specifically, to characterize the stochastic reactions of a PwD to
the robot's actions, a simulation model of a PwD is developed which features
the transition probabilities among different PwD states consisting of the
response relevance, emotion levels and confusion conditions. A Q-learning (QL)
algorithm is then designed to achieve the best conversation strategy for the
robot. The objective is to stimulate the PwD to talk as much as possible while
keeping the PwD's states as positive as possible. In certain conditions, the
achieved strategy gives the PwD choices to continue or change the topic, or
stop the conversation, so that the PwD has a sense of control to mitigate the
conversation stress. To achieve this, the standard QL algorithm is revised to
deliberately integrate the impact of PwD's choices into the Q-value updates.
Finally, the simulation results demonstrate the learning convergence and
validate the efficacy of the achieved strategy. Tests show that the strategy is
capable to duly adjust the difficulty level of prompt according to the PwD's
states, take actions (e.g., repeat or explain the prompt, or comfort) to help
the PwD out of bad states, and allow the PwD to control the conversation
tendency when bad states continue.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,認知症(PwDs)患者に対する心理社会的介入として,ロボット支援型反省療法(RT)について検討する。
本研究では,PwDを刺激する強化学習によるロボットの会話戦略を提案する。
具体的には、ロボットの動作に対するPwDの確率的反応を特徴付けるために、応答関係、感情レベル、混乱状態からなる異なるPwD状態間の遷移確率を特徴付けるPwDのシミュレーションモデルを開発した。
そして、ロボットの最適な会話戦略を達成するためにq-learning(ql)アルゴリズムが設計される。
目的は、PwDの状態をできるだけ肯定的に保ちながら、PwDができるだけ話すように刺激することである。
ある条件下では、達成された戦略は、PwDがトピックを継続または変更するか、あるいは会話を止めるかの選択を与えるので、PwDは会話のストレスを軽減するための制御の感覚を持つ。
これを実現するため、標準のQLアルゴリズムが改訂され、PwDの選択の影響をQ値更新に意図的に統合する。
最後に,シミュレーションにより,学習の収束を実証し,達成した戦略の有効性を検証する。
テストの結果、PwDの状態に応じてプロンプトの難易度を的確に調整し、悪い状態からPwDを助けるためのアクション(例えば、プロンプトの繰り返しや説明、快適さ)を採り、悪い状態が続くときにPwDが会話の傾向を制御できるようにする。
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