Fugu-MT 論文翻訳(概要): Understanding a Robot's Guiding Ethical Principles via Automatically Generated Explanations

論文の概要: Understanding a Robot's Guiding Ethical Principles via Automatically Generated Explanations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10038v1
Date: Mon, 20 Jun 2022 22:55:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-23 07:48:12.479207
Title: Understanding a Robot's Guiding Ethical Principles via Automatically Generated Explanations
Title（参考訳）: 自動生成説明によるロボットの倫理的原則の理解
Authors: Benjamin Krarup, Felix Lindner, Senka Krivic, Derek Long
Abstract要約: 我々は、ユーザーが計画について提案し、自動的に生成された対照的な説明を受けられるように、既存の倫理的枠組みを構築している。ユーザスタディの結果は、生成された説明は、ロボットの計画の根底にある倫理的原則を理解するのに役立つことを示唆している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.393037165265444
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The continued development of robots has enabled their wider usage in human surroundings. Robots are more trusted to make increasingly important decisions with potentially critical outcomes. Therefore, it is essential to consider the ethical principles under which robots operate. In this paper we examine how contrastive and non-contrastive explanations can be used in understanding the ethics of robot action plans. We build upon an existing ethical framework to allow users to make suggestions about plans and receive automatically generated contrastive explanations. Results of a user study indicate that the generated explanations help humans to understand the ethical principles that underlie a robot's plan.
Abstract（参考訳）: ロボットの継続的な発展により、人間の周囲での利用が拡大した。ロボットは、より重要な決定を下し、潜在的に重要な結果をもたらすことをより信頼している。したがって、ロボットが機能する倫理的原則を考えることが不可欠である。本稿では,ロボット行動計画の倫理的理解において,コントラスト的・非コントラスト的説明がいかに有効かを検討する。私たちは、ユーザーが計画について提案し、自動生成された対比説明を受け取れるように、既存の倫理的枠組みを構築しています。ユーザスタディの結果は、生成された説明は、ロボットの計画を支える倫理的原則を理解するのに役立つことを示している。

関連論文リスト

Learning Object Properties Using Robot Proprioception via Differentiable Robot-Object Interaction [52.12746368727368]
微分可能シミュレーションは、システム識別の強力なツールとなっている。本手法は,オブジェクト自体のデータに頼ることなく,ロボットからの情報を用いてオブジェクト特性を校正する。低コストなロボットプラットフォームにおける本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-04T20:48:38Z)
Virtue Ethics For Ethically Tunable Robotic Assistants [0.4185457873680242]
本稿では,ロボットの文字によるチューニングを可能にする,美徳倫理にインスパイアされた計算手法を提案する。本研究では, 環境支援型環境下で高齢者と対話するロボットの行動を変えるために, チューニングをどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-23T10:11:18Z)
Robots with Different Embodiments Can Express and Influence Carefulness in Object Manipulation [104.5440430194206]
本研究では,2つのロボットによるコミュニケーション意図による物体操作の知覚について検討する。ロボットの動きを設計し,物体の搬送時に注意を喚起するか否かを判断した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-03T13:26:52Z)
Evaluating Human-like Explanations for Robot Actions in Reinforcement Learning Scenarios [1.671353192305391]
我々は、自律ロボットが行動を実行した後の目標を達成するために、成功の確率から構築された人間のような説明を活用している。これらの説明は、人工知能の手法の経験がほとんど、あるいはほとんどない人々によって理解されることを意図している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-07T10:40:24Z)
Two ways to make your robot proactive: reasoning about human intentions, or reasoning about possible futures [69.03494351066846]
ロボットをアクティブにする方法を2つ検討する。 1つの方法は人間の意図を認識し、あなたが交差しようとしているドアを開くなど、それらを満たすために行動することである。もう1つの方法は、将来起こりうる脅威や機会を推論し、それを防ぐか、または育てるために行動することである。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-11T13:33:14Z)
Explain yourself! Effects of Explanations in Human-Robot Interaction [10.389325878657697]
ロボット決定の説明は、ユーザーの知覚に影響を与え、信頼性を正当化し、信頼を高める。ロボットが人間の知覚に与える影響は、まだ十分に研究されていない。本研究は、人間とロボットの相互作用を説明する必要性と可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-09T15:54:27Z)
A Road-map to Robot Task Execution with the Functional Object-Oriented Network [77.93376696738409]
関数型オブジェクト指向ネットワーク(FOON)はロボットの知識グラフ表現である。 FOONは、二部グラフの形で、ロボットの環境やタスクに対する理解に関係のある象徴的あるいは高レベルな情報を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-01T00:43:04Z)
Integrating Intrinsic and Extrinsic Explainability: The Relevance of Understanding Neural Networks for Human-Robot Interaction [19.844084722919764]
説明可能な人工知能(XAI)は、インテリジェントで自律的なシステムの信頼と受容を促進するのに役立つ。 NICOは、オープンソースのヒューマノイドロボットプラットフォームであり、ロボット自身による本質的な説明と環境によって提供される外生的な説明の相互作用によって、効率的なロボット動作を実現する方法について紹介されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-09T14:28:48Z)
Projection Mapping Implementation: Enabling Direct Externalization of Perception Results and Action Intent to Improve Robot Explainability [62.03014078810652]
既存の非言語的手がかり、例えば目視や腕の動きに関する研究は、ロボットの内部状態を正確に示さないかもしれない。状態をロボットの動作環境に直接投影することは、直接的で正確でより健全であるという利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-05T18:16:20Z)
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)
Towards Contrastive Explanations for Comparing the Ethics of Plans [4.393037165265444]
本稿では、計画の倫理性を比較するために、対照的な説明がいかに用いられるかを示す。我々は、ユーザーが計画の提案を行い、対照的な説明を受けられるように、既存の倫理的枠組みを構築している。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-22T21:38:16Z)

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。