論文の概要: How to Raise a Robot -- A Case for Neuro-Symbolic AI in Constrained Task Planning for Humanoid Assistive Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08820v3
• Date: Wed, 27 Dec 2023 19:38:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 21:23:37.094347
• Title: How to Raise a Robot -- A Case for Neuro-Symbolic AI in Constrained Task Planning for Humanoid Assistive Robots
• Title（参考訳）: ロボットの育成法 --ヒューマノイド支援ロボットの制約タスク計画におけるニューロシンボリックaiの事例-
• Authors: Niklas Hemken, Florian Jacob, Fabian Peller-Konrad, Rainer Kartmann, Tamim Asfour, Hannes Hartenstein
• Abstract要約: ロボットタスク計画手法を用いて,プライバシ,セキュリティ,アクセス制御の制約を取り入れた新しい分野を探求する。 本稿では,古典的シンボリックアプローチ,深層学習ニューラルネットワーク,および知識ベースとして大規模言語モデルを用いた現代的アイデアに関する予備的結果を報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.286794014747407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humanoid robots will be able to assist humans in their daily life, in particular due to their versatile action capabilities. However, while these robots need a certain degree of autonomy to learn and explore, they also should respect various constraints, for access control and beyond. We explore the novel field of incorporating privacy, security, and access control constraints with robot task planning approaches. We report preliminary results on the classical symbolic approach, deep-learned neural networks, and modern ideas using large language models as knowledge base. From analyzing their trade-offs, we conclude that a hybrid approach is necessary, and thereby present a new use case for the emerging field of neuro-symbolic artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: ヒューマノイドロボットは、人間の日常生活、特に多目的な行動能力のために、人間を助けることができる。 しかし、これらのロボットは学習と探索にはある程度の自律性が必要だが、アクセス制御など、さまざまな制約を尊重する必要がある。 ロボットタスク計画手法を用いて,プライバシ,セキュリティ,アクセス制御の制約を取り入れた新しい分野を探求する。 本稿では,古典的シンボリックアプローチ,深層学習ニューラルネットワーク,および知識ベースとして大規模言語モデルを用いた現代的アイデアに関する予備的結果を報告する。 それらのトレードオフの分析から,ハイブリッドなアプローチが必要であると結論し,ニューロシンボリック人工知能の新たな分野への新たなユースケースを提案する。

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