論文の概要: Understanding the Application of Utility Theory in Robotics and
Artificial Intelligence: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09445v1
- Date: Thu, 15 Jun 2023 18:55:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-19 16:07:37.804741
- Title: Understanding the Application of Utility Theory in Robotics and
Artificial Intelligence: A Survey
- Title（参考訳）: ロボットと人工知能におけるユーティリティ理論の応用を理解する:調査
- Authors: Qin Yang and Rui Liu
- Abstract要約: このユーティリティは、経済学、ゲーム理論、およびオペレーション研究において、ロボティクスとAI分野においても統一された概念である。
本稿では,エージェントのインタラクション間の相互関係を記述し,評価するためのユーティリティ指向の要求パラダイムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.168741399695988
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As a unifying concept in economics, game theory, and operations research,
even in the Robotics and AI field, the utility is used to evaluate the level of
individual needs, preferences, and interests. Especially for decision-making
and learning in multi-agent/robot systems (MAS/MRS), a suitable utility model
can guide agents in choosing reasonable strategies to achieve their current
needs and learning to cooperate and organize their behaviors, optimizing the
system's utility, building stable and reliable relationships, and guaranteeing
each group member's sustainable development, similar to the human society.
Although these systems' complex, large-scale, and long-term behaviors are
strongly determined by the fundamental characteristics of the underlying
relationships, there has been less discussion on the theoretical aspects of
mechanisms and the fields of applications in Robotics and AI. This paper
introduces a utility-orient needs paradigm to describe and evaluate inter and
outer relationships among agents' interactions. Then, we survey existing
literature in relevant fields to support it and propose several promising
research directions along with some open problems deemed necessary for further
investigations.
- Abstract（参考訳）: 経済学、ゲーム理論、オペレーション研究における統一的な概念として、ロボティクスとAI分野においても、このユーティリティは個人のニーズ、好み、関心のレベルを評価するために使われる。
特にマルチエージェント/ロボットシステム(mas/mrs)における意思決定と学習において、適切な実用モデルは、エージェントが現在のニーズを達成するための合理的な戦略を選択し、システムの有用性を最適化し、安定的で信頼性の高い関係を構築し、人間社会と同様に各グループのメンバーの持続可能な発展を保証するための学習をエージェントに指導することができる。
これらのシステムの複雑で大規模で長期的な行動は、基礎となる関係の基本的な特徴によって強く決定されるが、ロボットやAIにおけるメカニズムの理論的側面や応用分野に関する議論は少ない。
本稿では,エージェントのインタラクション間の相互関係を記述し,評価するためのユーティリティ指向の要求パラダイムを提案する。
そこで本研究では,関連分野の文献を調査し,今後の研究に必要な未解決問題と合わせて,いくつかの有望な研究方向性を提案する。
関連論文リスト
- Transforming Competition into Collaboration: The Revolutionary Role of Multi-Agent Systems and Language Models in Modern Organizations [0.0]
本稿では,マルチエージェントシステム理論(SMA)と大規模言語モデル(LLM)に基づく計算エンティティがユーザインタラクションに与える影響について考察する。
提案手法では,大規模言語モデル (LLM) から発達したエージェントを用いて,行動要素を考慮したプロトタイピングを行う。
我々は,多エージェントシステム理論(SMA)と大規模言語モデル(LLM)に基づく革新的な利用に基づいて,組織戦略に有用なエージェントの開発の可能性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-12T15:56:10Z) - Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。
本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z) - Multi-Agent Dynamic Relational Reasoning for Social Robot Navigation [50.01551945190676]
社会ロボットナビゲーションは、日常生活の様々な状況において有用であるが、安全な人間とロボットの相互作用と効率的な軌道計画が必要である。
本稿では, 動的に進化する関係構造を明示的に推論した系統的関係推論手法を提案する。
マルチエージェント軌道予測とソーシャルロボットナビゲーションの有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-22T18:58:22Z) - A Vision for Operationalising Diversity and Inclusion in AI [5.4897262701261225]
本研究は,AIエコシステムにおける多様性と包摂性(D&I)の倫理的命令の運用を想定することを目的とする。
AI開発における重要な課題は、D&Iの原則を効果的に運用することである。
本稿では,ジェネレーティブAI(GenAI)を用いたペルソナシミュレーションを活用したツール開発のためのフレームワークの構想を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-11T02:44:39Z) - Towards socially-competent and culturally-adaptive artificial agents
Expressive order, interactional disruptions and recovery strategies [0.0]
この研究の総体的目的は、人工エージェントをダイアド的相互作用よりも社会的に競争力のあるものにするための枠組みを構築することである。
本稿は,(i)社会的能力,(ii)関係的役割,(iii)近接性の3次元に焦点をあてて,この能力レベルがいかに達成されるかを強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-06T15:47:56Z) - Interactive Natural Language Processing [67.87925315773924]
対話型自然言語処理(iNLP)は,NLP分野における新しいパラダイムとして登場した。
本稿では,iNLPの概念の統一的定義と枠組みを提案することから,iNLPに関する包括的調査を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-22T17:18:29Z) - A.I. Robustness: a Human-Centered Perspective on Technological
Challenges and Opportunities [8.17368686298331]
人工知能(AI)システムのロバスト性はいまだ解明されておらず、大規模な採用を妨げる重要な問題となっている。
本稿では,基本的・応用的両面から文献を整理・記述する3つの概念を紹介する。
我々は、人間が提供できる必要な知識を考慮して、AIの堅牢性を評価し、向上する上で、人間の中心的な役割を強調します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-17T10:00:51Z) - Active Inference in Robotics and Artificial Agents: Survey and
Challenges [51.29077770446286]
我々は、状態推定、制御、計画、学習のためのアクティブ推論の最先端理論と実装についてレビューする。
本稿では、適応性、一般化性、堅牢性の観点から、その可能性を示す関連する実験を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-03T12:10:26Z) - Human-Robot Collaboration and Machine Learning: A Systematic Review of
Recent Research [69.48907856390834]
人間ロボットコラボレーション(Human-robot collaboration、HRC)とは、人間とロボットの相互作用を探索する手法である。
本稿では,HRCの文脈における機械学習技術の利用に関する詳細な文献レビューを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-14T15:14:33Z) - Trustworthy AI and Robotics and the Implications for the AEC Industry: A
Systematic Literature Review and Future Potentials [0.0]
この研究は、アーキテクチャ、エンジニアリング、建設(AEC)産業におけるAIとロボティクス(AIR)のアプリケーションに対する信頼に焦点を当てている。
同定された次元と既存のおよび潜在的AECアプリケーションとの接続を確定し、議論する。
最後に、AECの研究と実践において、信頼できるAIとロボティクスに関する主要な方向性について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-27T22:33:56Z) - Semantics for Robotic Mapping, Perception and Interaction: A Survey [93.93587844202534]
理解の研究は、ロボットに世界が何を意味するのかを決定する。
人間とロボットが同じ世界で活動するようになるにつれ、人間とロボットの相互作用の展望も意味論をもたらす。
ニーズや、トレーニングデータや計算リソースの可用性向上などによって駆動されるセマンティックスは、ロボティクスにおける急速に成長している研究領域である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-02T12:34:39Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。