論文の概要: Socially Cognizant Robotics for a Technology Enhanced Society
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18303v1
- Date: Fri, 27 Oct 2023 17:53:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-30 12:43:23.984106
- Title: Socially Cognizant Robotics for a Technology Enhanced Society
- Title(参考訳): 技術強化社会のための社会認識ロボティクス
- Authors: Kristin J. Dana, Clinton Andrews, Kostas Bekris, Jacob Feldman,
Matthew Stone, Pernille Hemmer, Aaron Mazzeo, Hal Salzman, Jingang Yi
- Abstract要約: 我々は、技術・社会科学の手法を合成する学際的アプローチ、社会的認知ロボティクスを提唱する。
このアプローチは、AI駆動型ロボットの動作を形作る上で、ステークホルダーの参加を促進する必要性に従うものだ、と私たちは主張する。
我々は、従来の技術ベースのメトリクスと重要な、しかし難しいメトリクスのバランスをとる、社会的に認知されたロボット設計のためのベストプラクティスを開発します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.094097428580564
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Emerging applications of robotics, and concerns about their impact, require
the research community to put human-centric objectives front-and-center. To
meet this challenge, we advocate an interdisciplinary approach, socially
cognizant robotics, which synthesizes technical and social science methods. We
argue that this approach follows from the need to empower stakeholder
participation (from synchronous human feedback to asynchronous societal
assessment) in shaping AI-driven robot behavior at all levels, and leads to a
range of novel research perspectives and problems both for improving robots'
interactions with individuals and impacts on society. Drawing on these
arguments, we develop best practices for socially cognizant robot design that
balance traditional technology-based metrics (e.g. efficiency, precision and
accuracy) with critically important, albeit challenging to measure, human and
society-based metrics.
- Abstract(参考訳): ロボティクスの新たな応用、そしてその影響に対する懸念は、研究コミュニティが人間中心の目標を前後に配置する必要がある。
この課題に対処するため,技術・社会科学の手法を合成する学際的アプローチである社会認識ロボティクスを提唱する。
このアプローチは、すべてのレベルでai駆動ロボットの振る舞いを形作る上で、ステークホルダーの参加(人間のフィードバックから非同期社会評価まで)を強化する必要性から、ロボットと個人とのインタラクションを改善するための新たな研究の視点と課題へと導かれる。
従来の技術に基づくメトリクス(効率、正確さ、正確さなど)と、人間や社会ベースのメトリクスとをバランスさせる、社会的に認識されるロボット設計のベストプラクティスを開発する。
関連論文リスト
- A Retrospective on the Robot Air Hockey Challenge: Benchmarking Robust, Reliable, and Safe Learning Techniques for Real-world Robotics [53.33976793493801]
私たちは、NeurIPS 2023カンファレンスでRobot Air Hockey Challengeを組織しました。
我々は、シム・トゥ・リアルギャップ、低レベルの制御問題、安全性問題、リアルタイム要件、実世界のデータの限られた可用性など、ロボット工学における実践的な課題に焦点を当てる。
その結果、学習に基づくアプローチと事前知識を組み合わせたソリューションは、実際のデプロイメントが困難である場合にデータのみに依存するソリューションよりも優れていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-08T17:20:47Z) - An Empirical Design Justice Approach to Identifying Ethical Considerations in the Intersection of Large Language Models and Social Robotics [0.31378963995109616]
大規模言語モデル(LLM)の社会ロボティクスへの統合は、ユニークな倫理的課題と社会的影響を示す。
本研究は、これらの2つの技術の設計と開発に生じる倫理的考察を特定することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-10T15:53:50Z) - Advancing Social Intelligence in AI Agents: Technical Challenges and Open Questions [67.60397632819202]
ソーシャルインテリジェントAIエージェント(Social-AI)の構築は、多分野、マルチモーダルな研究目標である。
我々は、社会AIを前進させるために、基礎となる技術的課題と、コンピューティングコミュニティ全体にわたる研究者のためのオープンな質問を特定します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-17T02:57:42Z) - Extended Reality for Enhanced Human-Robot Collaboration: a Human-in-the-Loop Approach [2.336967926255341]
人間とロボットのコラボレーションは、機械の強さと精度と人間の創造性と知覚的理解を組み合わせることで、これらの課題に取り組みます。
本稿では,人間のループ内原理を取り入れた自律型機械学習ベースのマニピュレータの実装フレームワークを提案する。
概念的枠組みは、ロボット学習プロセスに直接人間の関与を予測し、より高い適応性とタスクの一般化をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T17:50:22Z) - Human Reactions to Incorrect Answers from Robots [0.0]
この研究は、ロボットの故障に対する人間の反応によって、信頼力学とシステム設計がどう影響するかを体系的に研究した。
その結果、ロボット技術に対する参加者の信頼は、ロボットが誤りや限界を認識したときに著しく増大した。
この研究は人間とロボットの相互作用の科学を進歩させ、ロボット技術の普及を促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T11:00:11Z) - From human-centered to social-centered artificial intelligence: Assessing ChatGPT's impact through disruptive events [1.1858896428516252]
機械学習研究コミュニティにおけるChatGPTの影響に対する批判は、そのパフォーマンスや、バイアス、毒性、"ハロシン化"に関連する従来の安全性評価に結びついている、と我々は主張する。
社会中心のフレームワークを通じてChatGPTの社会的影響を分析することで、AI開発における個人主義的アプローチに挑戦し、AIシステムの倫理的かつ責任ある展開に関する継続的な議論に貢献する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T22:46:48Z) - The Road to a Successful HRI: AI, Trust and ethicS-TRAITS [64.77385130665128]
このワークショップの目的は、人間とロボットの効果的で長期にわたるコラボレーションに向けた過去および現在進行中の研究についての洞察の交換を促進することである。
特に、自律的およびプロアクティブなインタラクションを実装するために必要なAI技術に焦点を当てています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T11:12:45Z) - Data-driven emotional body language generation for social robotics [58.88028813371423]
社会ロボティクスでは、人間型ロボットに感情の身体的表現を生成する能力を与えることで、人間とロボットの相互作用とコラボレーションを改善することができる。
我々は、手作業で設計されたいくつかの身体表現から学習する深層学習データ駆動フレームワークを実装した。
評価実験の結果, 生成した表現の人間同型とアニマシーは手作りの表現と異なる認識が得られなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T09:21:39Z) - 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) - Show Me What You Can Do: Capability Calibration on Reachable Workspace
for Human-Robot Collaboration [83.4081612443128]
本稿では,REMPを用いた短時間キャリブレーションにより,ロボットが到達できると考える非専門家と地道とのギャップを効果的に埋めることができることを示す。
この校正手順は,ユーザ認識の向上だけでなく,人間とロボットのコラボレーションの効率化にも寄与することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-06T09:14:30Z) - From Learning to Relearning: A Framework for Diminishing Bias in Social
Robot Navigation [3.3511723893430476]
社会的ナビゲーションモデルは、差別や差別のような社会的不公平を複製し、促進し、増幅することができる。
提案するフレームワークは,安全性と快適性を考慮したソーシャルコンテキストを学習プロセスに組み込んだtextitlearningと,発生前に潜在的に有害な結果を検出し修正するtextitrelearningの2つのコンポーネントで構成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-07T17:42:35Z)
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。