論文の概要: Whither the Priors for (Vocal) Interactivity?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08578v1
• Date: Wed, 16 Mar 2022 12:06:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-17 20:49:26.061356
• Title: Whither the Priors for (Vocal) Interactivity?
• Title（参考訳）: 対話性(主観的)の優先事項をウィッシャーする?
• Authors: Roger K. Moore
• Abstract要約: 音声に基づくコミュニケーションは、人間とロボットが対話する最も自然な方法の1つとしてしばしば引用される。 それにもかかわらず、結果として生じる相互作用は自然に他ならない」。 このようなコミュニケーションの失敗は、より深い誤認の兆候である、とここでは主張されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.709659274527638
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Voice-based communication is often cited as one of the most `natural' ways in which humans and robots might interact, and the recent availability of accurate automatic speech recognition and intelligible speech synthesis has enabled researchers to integrate advanced off-the-shelf spoken language technology components into their robot platforms. Despite this, the resulting interactions are anything but `natural'. It transpires that simply giving a robot a voice doesn't mean that a user will know how (or when) to talk to it, and the resulting `conversations' tend to be stilted, one-sided and short. On the surface, these difficulties might appear to be fairly trivial consequences of users' unfamiliarity with robots (and \emph{vice versa}), and that any problems would be mitigated by long-term use by the human, coupled with `deep learning' by the robot. However, it is argued here that such communication failures are indicative of a deeper malaise: a fundamental lack of basic principles -- \emph{priors} -- underpinning not only speech-based interaction in particular, but (vocal) interactivity in general. This is evidenced not only by the fact that contemporary spoken language systems already require training data sets that are orders-of-magnitude greater than that experienced by a young child, but also by the lack of design principles for creating effective communicative human-robot interaction. This short position paper identifies some of the key areas where theoretical insights might help overcome these shortfalls.
• Abstract（参考訳）: 音声ベースのコミュニケーションは、人間とロボットが対話する最も「自然な」方法の1つとしてしばしば言及されており、近年、正確な自動音声認識と理解可能な音声合成が利用可能になったことで、研究者は高度な市販の音声技術コンポーネントをロボットプラットフォームに統合できるようになった。 それにもかかわらず、結果として生じる相互作用は‘自然’に過ぎません。 それは、単にロボットに声を与えるだけでは、ユーザーがそれと対話する方法(またはいつ)を知っていないということであり、結果として生じる「会話」は、片思いにしがみつき、短くなる傾向がある。 表面的には、これらの困難は、ユーザがロボットに慣れていないこと(および‘emph{vice versa}’)によってかなり自明な結果となり、どんな問題でもロボットによる「深層学習」と組み合わさって、人間による長期的な使用によって軽減される。 しかし、このようなコミュニケーションの失敗は、基礎原理の基本的な欠如、特に音声に基づく相互作用の基盤となる、より深い誤認の現れである、とここでは主張されている。 これは、現代の音声言語システムでは、幼児が経験したよりもマグニチュードが大きい訓練データセットが既に必要であるだけでなく、効果的なコミュニケーション的人間とロボットの相互作用を生み出すための設計原則が欠如していることによって証明されている。 この短い位置の論文は、これらの欠点を克服するために理論的洞察が役立つかもしれない重要な領域を明らかにした。

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