論文の概要: Designed to Cooperate: A Kant-Inspired Ethic of Machine-to-Machine
Cooperation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13493v1
- Date: Tue, 28 Sep 2021 05:17:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-29 14:40:53.001509
- Title: Designed to Cooperate: A Kant-Inspired Ethic of Machine-to-Machine
Cooperation
- Title（参考訳）: 機械と機械の協調というカントから着想を得た倫理
- Authors: Seng W. Loke
- Abstract要約: 本稿では,機械と機械の協調と機械の社会的支援の倫理性を強調した。
自律的な検知、意思決定、行動が可能な機械は、その行動において協調的に設計され、構築されるべきである、と氏は主張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1016374925364616
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This position paper highlights an ethic of machine-to-machine cooperation and
machine pro-sociality, and argues that machines capable of autonomous sensing,
decision-making and action, such as automated vehicles and urban robots, owned
and used by different self-interested parties, and having their own agendas (or
interests of their owners) should be designed and built to be cooperative in
their behaviours, especially if they share public spaces. That is, by design,
the machine should first cooperate, and then only consider alternatives if
there are problems. It is argued that being cooperative is not only important
for their improved functioning, especially, when they use shared resources
(e.g., parking spaces, public roads, curbside space and walkways), but also as
a favourable requirement analogous to how humans cooperating with other humans
can be advantageous and often viewed favourably. The usefulness of such
machine-to-machine cooperation are illustrated via examples including
cooperative crowdsourcing, cooperative traffic routing and parking as well as
futuristic scenarios involving urban robots for delivery and shopping. It is
argued that just as privacy-by-design and security-by-design are important
considerations, in order to yield systems that fulfil ethical requirements,
cooperative-by-design should also be an imperative for autonomous systems that
are separately owned but co-inhabit the same spaces and use common resources.
If a machine using shared public spaces is not cooperative, as one might
expect, then it is not only anti-social but not behaving ethically. It is also
proposed that certification for urban robots that operate in public could be
explored.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、機械と機械の協調と機械の社会化の倫理性を強調し、自動運転車や都市ロボットなどの自律的な認識・意思決定・行動能力を持つ機械は、異なる利害関係者が所有・使用し、特に公共空間を共有している場合において、その行動において協調して動作するように設計・構築されるべきである、と論じる。
つまり、設計上、マシンはまず協力し、問題があれば代替案のみを検討するべきである。
特に共有資源(パーキングスペース、公共道路、縁石側空間、歩道など)を使用する場合には、協調性が機能向上に重要であるだけでなく、他の人間と協力する人間が有利かつ好意的に見ることができるのと同様に、好適な要件であるとも主張されている。
このような機械対機械協力の有用性は,協調的クラウドソーシング,協調的交通経路,駐車場,都市ロボットによる配送・買い物といった未来的シナリオなどを通じて示される。
プライバシー・バイ・デザインとセキュリティ・バイ・デザインが重要な考慮事項であるように、倫理的要件を満たしたシステムを生み出すためには、協力・バイ・デザインは独立して所有され、同じ空間に共生し、共通の資源を使用する自律システムにとって必要不可欠である。
共有パブリックスペースを使用するマシンが協力的でないなら、それは反社会的だけでなく倫理的にも振る舞わない。
また,公共事業を行う都市ロボットの認定も検討できる可能性が示唆された。
関連論文リスト
- Socially Pertinent Robots in Gerontological Healthcare [78.35311825198136]
本論文は,パリの保育所における患者と同伴者による2つの実験を通じて,社会的・対話的相互作用能力を備えたフルサイズのヒューマノイドロボットを用いて,この疑問に部分的に答えようとする試みである。
特に、ロボットの知覚とアクションスキルが環境の雑多さに対して堅牢であり、さまざまなインタラクションを扱うために柔軟である場合、ユーザーはこの技術を受け入れる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T08:43:37Z) - Summary Paper: Use Case on Building Collaborative Safe Autonomous
Systems-A Robotdog for Guiding Visually Impaired People [0.515747113318837]
これは、スマートな交差点のような複雑な環境で視覚障害者を誘導するロボットドッグのユースケースである。
私たちは、同じ環境で動作しているRobotdogと他の自律システム間のデータ共有とコラボレーションを活用しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-02T18:59:03Z) - Human-machine social systems [0.0]
コンペティション、協調、協力、伝染、集団意思決定の状況において、様々な分野からの最近の研究をレビューし、一般的なダイナミクスとパターンを識別する。
より堅牢でレジリエントな人間機械のコミュニティを確保するために、研究者は複雑なシステム手法を用いてそれらを研究すべきである。
技術者は、人間-機械と機械-機械の相互作用のためのAIを明示的に設計し、規制当局は人間と機械の生態的多様性と社会的共進化を管理しなければならない。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-22T09:54:41Z) - Habitat 3.0: A Co-Habitat for Humans, Avatars and Robots [119.55240471433302]
Habitat 3.0は、家庭環境における協調ロボットタスクを研究するためのシミュレーションプラットフォームである。
複雑な変形可能な体と外観と運動の多様性をモデル化する際の課題に対処する。
Human-in-the-loopインフラストラクチャは、マウス/キーボードまたはVRインターフェースを介してシミュレーションされたロボットとの実際のヒューマンインタラクションを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-19T17:29:17Z) - Generalizable Human-Robot Collaborative Assembly Using Imitation
Learning and Force Control [17.270360447188196]
本稿では,実演から学び,ポーズ推定を用いたロボット協調組立システムを提案する。
提案システムでは, ロボット組立シナリオにおいて, 物理的6DoFマニピュレータを用いて実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-02T20:35:55Z) - Spatial Computing and Intuitive Interaction: Bringing Mixed Reality and
Robotics Together [68.44697646919515]
本稿では,空間コンピューティングを応用し,新しいロボットのユースケースを実現するためのロボットシステムについて述べる。
空間コンピューティングとエゴセントリックな感覚を複合現実感デバイスに組み合わせることで、人間の行動をキャプチャして理解し、それらを空間的な意味を持つ行動に変換することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-03T10:04:26Z) - Show Me What You Can Do: Capability Calibration on Reachable Workspace
for Human-Robot Collaboration [83.4081612443128]
本稿では,REMPを用いた短時間キャリブレーションにより,ロボットが到達できると考える非専門家と地道とのギャップを効果的に埋めることができることを示す。
この校正手順は,ユーザ認識の向上だけでなく,人間とロボットのコラボレーションの効率化にも寄与することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-06T09:14:30Z) - PHASE: PHysically-grounded Abstract Social Events for Machine Social
Perception [50.551003004553806]
私たちは、物理的に根拠のある抽象的なソーシャルイベント、フェーズのデータセットを作成します。
フェーズは人間の実験によって検証され、人間は社会出来事において豊かな相互作用を知覚する。
ベースラインモデルとして,最新のフィードフォワードニューラルネットワークよりも優れたベイズ逆計画手法SIMPLEを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-02T18:44:57Z) - Open Problems in Cooperative AI [21.303564222227727]
研究の目的は、協力の問題の多くの側面を研究し、これらの問題を解決するためにAIを革新することである。
本研究は,マルチエージェントシステム,ゲーム理論と社会的選択,ヒューマンマシンインタラクションとアライメント,自然言語処理,ソーシャルツールとプラットフォームの構築など,現在進行中の作業を統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-15T21:39:50Z) - Designing Human-Robot Coexistence Space [14.273025216404427]
この研究は、自律車椅子を例として用い、人間ロボット共存空間における計算設計について検討する。
部屋の大きさと部屋内のオブジェクト$O$を考えると、提案するフレームワークは車椅子の人間の好みとナビゲーションの制約を満足する$O$の最適レイアウトを計算する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-14T19:32:11Z) - Joint Mind Modeling for Explanation Generation in Complex Human-Robot
Collaborative Tasks [83.37025218216888]
本稿では,人間とロボットのコラボレーションにおいて,人間のようなコミュニケーションを実現するための新しい説明可能なAI(XAI)フレームワークを提案する。
ロボットは、人間のユーザの階層的なマインドモデルを構築し、コミュニケーションの一形態として自身のマインドの説明を生成する。
その結果,提案手法はロボットの協調動作性能とユーザ認識を著しく向上させることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-24T23:35:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。