論文の概要: Continual Learning through Human-Robot Interaction -- Human Perceptions
of a Continual Learning Robot in Repeated Interactions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16332v1
- Date: Mon, 22 May 2023 01:14:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-04 11:58:11.960500
- Title: Continual Learning through Human-Robot Interaction -- Human Perceptions
of a Continual Learning Robot in Repeated Interactions
- Title（参考訳）: ヒューマンロボットインタラクションによる連続学習-繰り返しインタラクションにおける連続学習ロボットの人間の知覚
- Authors: Ali Ayub, Zachary De Francesco, Patrick Holthaus, Chrystopher L.
Nehaniv, Kerstin Dautenhahn
- Abstract要約: 物体認識のためのCLモデルとFetch移動マニピュレータロボットを統合するシステムを開発した。
300セッション(参加者5セッション)でシステムと対話する60人の参加者を対象に調査を行った。
本研究は, ロボットが学習対象を忘れた場合, 継続学習ロボットの信頼性, 能力, ユーザビリティに対する参加者の認識が, 複数のセッションで著しく低下することが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.717214217542406
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: For long-term deployment in dynamic real-world environments, assistive robots
must continue to learn and adapt to their environments. Researchers have
developed various computational models for continual learning (CL) that can
allow robots to continually learn from limited training data, and avoid
forgetting previous knowledge. While these CL models can mitigate forgetting on
static, systematically collected datasets, it is unclear how human users might
perceive a robot that continually learns over multiple interactions with them.
In this paper, we developed a system that integrates CL models for object
recognition with a Fetch mobile manipulator robot and allows human participants
to directly teach and test the robot over multiple sessions. We conducted an
in-person study with 60 participants who interacted with our system in 300
sessions (5 sessions per participant). We conducted a between-participant study
with three different CL models (3 experimental conditions) to understand human
perceptions of continual learning robots over multiple sessions. Our results
suggest that participants' perceptions of trust, competence, and usability of a
continual learning robot significantly decrease over multiple sessions if the
robot forgets previously learned objects. However, the perceived task load on
participants for teaching and testing the robot remains the same over multiple
sessions even if the robot forgets previously learned objects. Our results also
indicate that state-of-the-art CL models might perform unreliably when applied
to robots interacting with human participants. Further, continual learning
robots are not perceived as very trustworthy or competent by human
participants, regardless of the underlying continual learning model or the
session number.
- Abstract（参考訳）: 動的現実環境における長期展開には、補助ロボットは学習し、環境に適応し続けなければならない。
研究者は、ロボットが限られた訓練データから継続的に学習し、以前の知識を忘れないようにするための、連続学習(CL)のための様々な計算モデルを開発した。
これらのclモデルは、静的で体系的に収集されたデータセットの忘れを緩和するが、人間が複数の相互作用を通じて継続的に学習するロボットをどのように認識するかは不明だ。
本稿では,オブジェクト認識のためのclモデルをfetchモバイルマニピュレータロボットと統合し,複数のセッションでロボットを直接指導し,テストできるシステムを開発した。
300セッション (5セッション) でシステムと対話した60名の参加者を対象に, 直接調査を行った。
複数セッションにわたる連続学習ロボットの人間の知覚を理解するために、3つの異なるclモデル(3つの実験条件)を用いた参加間実験を行った。
本研究は, ロボットが学習対象を忘れた場合, 継続学習ロボットの信頼性, 能力, ユーザビリティに対する参加者の認識が, 複数のセッションで著しく低下することが示唆された。
しかし, ロボットが学習対象を忘れた場合でも, 複数のセッションでロボットを指導し, テストする参加者のタスク負荷は変わらない。
また,人間と対話するロボットに適用すると,最先端のclモデルが確実に機能する可能性が示唆された。
さらに、連続学習ロボットは、基礎となる連続学習モデルやセッション番号によらず、人間によって非常に信頼できる、あるいは有能であると見なされない。
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