論文の概要: From Proposal to Execution: Modeling Interaction Semantics in Shared Autonomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.25496v2
• Date: Tue, 20 Oct 2026 08:48:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.304807
• Title: From Proposal to Execution: Modeling Interaction Semantics in Shared Autonomy
• Title（参考訳）: 提案から実行へ:共有自律における相互作用セマンティクスのモデル化
• Abstract要約: 多くのヒューマンAIシステムでは、候補行動は直接実行されるのではなく、まず別の意思決定機関によって評価される。 そこで本研究では,候補行動が提案され,対話状況下で評価され,実行された結果に解決されるセマンティックス・アウェアな決定フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7609212210331453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In many human-AI systems, candidate actions are not executed directly but are first evaluated by another decision-making entity under a potentially different objective or decision model. Standard decision-theoretic frameworks do not require this interaction to be represented explicitly, as they define transition dynamics directly over state-action pairs, allowing evaluation to be absorbed within the transition model. We introduce a semantics-aware decision framework in which a candidate action is proposed, evaluated under an interaction context, and then resolved into an executed outcome. We formalize this through a joint action language and an interpretation function that maps each joint action and context to a semantic outcome. Transition and reward dynamics are induced through these semantic outcomes, thereby introducing an explicit representational layer for interaction semantics. Semantic outcomes provide explicit units for organizing interaction principles, which can be instantiated through application-specific evaluation mechanisms and reused across distinct interaction instances. This provides a structured interface for specifying context-dependent evaluation separately from the resulting execution dynamics, without requiring changes to the underlying planning algorithm. We instantiate the framework in shared human-AI autonomy, capturing interaction patterns such as advisory and authorization, and illustrating how interaction context influences decision making. The resulting formulation remains compatible with standard Markov decision process (MDP) planning.
• Abstract（参考訳）: 多くのヒューマンAIシステムでは、候補アクションは直接実行されるのではなく、潜在的に異なる目的や決定モデルの下で、まず別の意思決定エンティティによって評価される。 標準的な決定論的フレームワークは、状態-作用ペアを直接的に定義するため、この相互作用を明示的に表現する必要はなく、遷移モデル内で評価を吸収することができる。 そこで本研究では,候補行動が提案され,対話状況下で評価され,実行された結果に解決されるセマンティックス・アウェアな決定フレームワークを提案する。 共同行動言語と解釈関数を用いてこれを形式化し、各共同行動と文脈を意味的な結果にマッピングする。 遷移と報酬のダイナミクスはこれらの意味的な結果を通じて誘導され、相互作用の意味論のための明示的な表現層が導入された。 セマンティックな結果によって、相互作用の原則を整理するための明確な単位が提供され、アプリケーション固有の評価メカニズムを通じてインスタンス化され、異なる相互作用インスタンス間で再利用される。 これにより、基盤となる計画アルゴリズムの変更を必要とせずに、結果の実行ダイナミクスとは別途コンテキスト依存の評価を指定できる構造化インターフェースが提供される。 共有された人間とAIの自律性においてフレームワークをインスタンス化し、アドバイザリや承認などのインタラクションパターンをキャプチャし、インタラクションコンテキストが意思決定にどのように影響するかを説明します。 結果として得られる定式化は、標準的なマルコフ決定プロセス(MDP)計画と相容れないままである。

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