論文の概要: Trust in Language Grounding: a new AI challenge for human-robot teams
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02066v1
- Date: Mon, 5 Sep 2022 17:23:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-07 13:15:59.384865
- Title: Trust in Language Grounding: a new AI challenge for human-robot teams
- Title(参考訳): 言語グラウンディングの信頼:人間ロボットチームのための新しいAIチャレンジ
- Authors: David M. Bossens and Christine Evers
- Abstract要約: 調査は、言語基盤における新たな信頼分野に焦点を当てている。
調査には、AI技術、データセット、ユーザインターフェースの観点からの言語基盤研究の概要が含まれている。
言語接地に関連する6つの信頼要因を,人間ロボットのクリーニングチームで実験的に検証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.46779433267854
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The challenge of language grounding is to fully understand natural language
by grounding language in real-world referents. While AI techniques are
available, the widespread adoption and effectiveness of such technologies for
human-robot teams relies critically on user trust. This survey provides three
contributions relating to the newly emerging field of trust in language
grounding, including a) an overview of language grounding research in terms of
AI technologies, data sets, and user interfaces; b) six hypothesised trust
factors relevant to language grounding, which are tested empirically on a
human-robot cleaning team; and c) future research directions for trust in
language grounding.
- Abstract(参考訳): 言語基盤化の課題は、現実世界のレファレントで言語を基礎化することで自然言語を完全に理解することである。
AI技術は利用可能だが、人間ロボットチームにおけるそのような技術の普及と有効性は、ユーザの信頼に極めて依存している。
本調査は,新たな言語基盤の信頼分野に関する3つのコントリビューションを提供する。
a)AI技術,データセット及びユーザインターフェースの観点からの言語基礎研究の概要
b) 言語接地に関連する6つの仮説付き信頼要因は,人間とロボットの清掃チームにおいて実証的に試験される。
c)言語基盤の信頼に関する今後の研究の方向性
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