論文の概要: Local Minima Drive Communications in Cooperative Interaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09364v1
- Date: Tue, 18 Jul 2023 15:48:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-19 13:53:55.019418
- Title: Local Minima Drive Communications in Cooperative Interaction
- Title(参考訳): 協調インタラクションにおける局所的ミニマドライブ通信
- Authors: Roger K. Moore
- Abstract要約: 協調作業においては、通信の機能は局所ミニマを含む複雑な探索空間における行動を調整することであると仮定される。
これらの原理は、2つの独立した1次元エージェントが協力しなくてはならないコンピュータベースのシミュレーション環境で検証されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.709659274527638
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: An important open question in human-robot interaction (HRI) is precisely when
an agent should decide to communicate, particularly in a cooperative task.
Perceptual Control Theory (PCT) tells us that agents are able to cooperate on a
joint task simply by sharing the same 'intention', thereby distributing the
effort required to complete the task among the agents. This is even true for
agents that do not possess the same abilities, so long as the goal is
observable, the combined actions are sufficient to complete the task, and there
is no local minimum in the search space. If these conditions hold, then a
cooperative task can be accomplished without any communication between the
contributing agents. However, for tasks that do contain local minima, the
global solution can only be reached if at least one of the agents adapts its
intention at the appropriate moments, and this can only be achieved by
appropriately timed communication. In other words, it is hypothesised that in
cooperative tasks, the function of communication is to coordinate actions in a
complex search space that contains local minima. These principles have been
verified in a computer-based simulation environment in which two independent
one-dimensional agents are obliged to cooperate in order to solve a
two-dimensional path-finding task.
- Abstract(参考訳): 人間-ロボット相互作用(HRI)における重要なオープンな疑問は、エージェントがいつコミュニケーションをするか、特に協調作業において正確に決定することである。
知覚制御理論(pct)では、エージェントは単に同じ「意図」を共有するだけで共同タスクで協力することができ、エージェント間でタスクを完了させるのに必要な労力を分散することができる。
これは同じ能力を持たないエージェントに対してさえ当てはまり、目標が観測可能である限り、組み合わせたアクションはタスクを完了するのに十分であり、検索空間に局所的な最小値がない。
これらの条件が成立すれば、協力的なタスクは、貢献するエージェント間のコミュニケーションなしに達成できる。
しかし、局所的なミニマを含むタスクの場合、グローバルソリューションは、少なくとも1つのエージェントが適切なタイミングでその意図に適応した場合にのみ到達でき、適切なタイミングのコミュニケーションによってのみ達成できる。
言い換えれば、協調作業においては、通信の機能は局所ミニマを含む複素探索空間における行動を調整することであると仮定される。
これらの原理は、2つの独立した1次元エージェントが2次元パスフィニングタスクを解決するために協力しなければならないコンピュータベースのシミュレーション環境で検証されている。
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