Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Factor-Based Framework for Decision-Making Competency Self-Assessment

論文の概要: A Factor-Based Framework for Decision-Making Competency Self-Assessment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11981v1
Date: Tue, 22 Mar 2022 18:19:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-24 16:31:53.572356
Title: A Factor-Based Framework for Decision-Making Competency Self-Assessment
Title（参考訳）: 意思決定能力評価のための因子ベースフレームワーク
Authors: Brett W. Israelsen, Nisar Ahmed
Abstract要約: 我々は,機械的自己自信の観点から,簡潔な人間理解能力の自己評価を生成するための枠組みを開発する。アルゴリズム計画のための確率論的メタ推論と不確実性の下での意思決定のいくつかの側面を組み合わせて、新しい一般化可能な自己自信因子のセットに到達する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3670071336891754
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We summarize our efforts to date in developing a framework for generating succinct human-understandable competency self-assessments in terms of machine self confidence, i.e. a robot's self-trust in its functional abilities to accomplish assigned tasks. Whereas early work explored machine self-confidence in ad hoc ways for niche applications, our Factorized Machine Self-Confidence framework introduces and combines several aspects of probabilistic meta reasoning for algorithmic planning and decision-making under uncertainty to arrive at a novel set of generalizable self-confidence factors, which can support competency assessment for a wide variety of problems.
Abstract（参考訳）: 我々は,ロボットが割り当てられたタスクを遂行する機能的能力において,ロボットの自己信頼という機械的自信の観点から,簡潔で理解しやすい能力の自己評価を実現するための枠組みを開発する上での取り組みを要約する。私たちのFactized Machine Self-Confidenceフレームワークは、ニッチなアプリケーションのためのアドホックな方法でマシンの自己自信を探求する一方で、アルゴリズム計画のための確率的メタ推論と不確実性の下での意思決定のいくつかの側面を導入して、さまざまな問題に対する能力評価を支援する新しい一般化可能な自己自信因子のセットに到達します。

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