Wie können Roboter die Erwartungen und Ziele von Menschen besser verstehen? - Eine Analyse der Kommunikationslücke zwischen Menschen und autonomen Systemen

المفاهيم الأساسية

Die effektive Übermittlung von Zielen an autonome Systeme ist eine Schlüsselanforderung für deren effektiven Einsatz. Ebenso ist das gegenseitige Verständnis von Zielen und Einschränkungen zwischen Endnutzern und Robotikern ein wichtiger Faktor für die Konvergenz zu einem nutzbaren Design. Diese Studie identifiziert einige zugrunde liegende Ursachen für Schwierigkeiten bei der Vermittlung von Zielen und Lücken in Technologie und Designansätzen und empfiehlt Wege, diese in der Praxis und in der Forschung anzugehen.

الملخص

Die Studie untersucht die Herausforderungen bei der Übermittlung von Zielen an autonome Systeme (AS) sowohl in der Designphase als auch im Betrieb.
In der Designphase müssen Robotik- und KI-Ingenieure die Anforderungen und Einsatzkonzepte der Endnutzer angemessen erfassen. In der Betriebsphase wird die Übermittlung durch das Design, die Schnittstellen und das Verhalten der KI vermittelt.
Die Kommunikation kann in beiden Phasen schwierig sein, da es Diskrepanzen zwischen den Erwartungen und dem Fachwissen von Endnutzern und Robotikern gibt, was mehr Designzyklen erfordert.
Die Studie untersucht einige Barrieren bei der Kommunikation von Systemanforderungen und entwickelt eine Erweiterung der angewandten kognitiven Aufgabenanalyse (ACTA) für die Entwicklung autonomer Systeme, die sie "Roboter-Aufgabenanalyse" (RTA) nennen.
Darüber hinaus wird ein Top-Down-Blick auf einen wenig erforschten Beibung zwischen Anforderungskommunikation - implizite menschliche Erwartungen - eingeführt, unter Verwendung einer Sammlung von Arbeiten hauptsächlich aus der experimentellen Psychologie und den Sozialwissenschaften.
Es wird gezeigt, wie solche Erwartungen in Verbindung mit aufgabenspezifischen Erwartungen und dem Systementwicklungsprozess für AS verwendet werden können, um die Kommunikation innerhalb des Designteams zu verbessern, Barrieren für die Ablehnung durch den Nutzer abzubauen und die Anzahl der Designzyklen zu reduzieren.

الإحصائيات

Keine relevanten Statistiken oder Zahlen im Artikel enthalten.

اقتباسات

"Conveying human goals to autonomous systems (AS) occurs both when the system is being designed and when it is being operated."
"Communication can be difficult during both these periods because of mismatches in the expectations and expertise of the end-user and the roboticist, necessitating more design cycles to resolve."
"Shared expectations and affordances are the most implicit category of interaction, with the greatest divergence between human and robot tasking."

الرؤى الأساسية المستخلصة من

Tell Me What You Want (What You Really, Really Want)

by Kevin Leahy,... في arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14344.pdf

استفسارات أعمق

Wie können Roboter lernen, wenn ihre Aufgabenrepräsentationen unangemessen oder unzureichend sind?

Roboter können lernen, wenn ihre Aufgabenrepräsentationen unangemessen oder unzureichend sind, indem sie sich auf das Konzept des "Learning from Demonstration" (LfD) konzentrieren. Bei LfD wird den Robotern nicht nur beigebracht, bestimmte Bewegungen oder Aktionen auszuführen, sondern auch, welche Einschränkungen oder Bedingungen implizit sind, aber nicht explizit angegeben werden. Dies ermöglicht es den Robotern, die spezifischen Anforderungen einer Aufgabe zu verstehen, auch wenn sie nicht direkt angegeben sind. Durch die Fokussierung auf das Lernen von Spezifikationen anstelle von Trajektorien können Roboter flexibler in der Ausführung von Plänen sein, was eine Erwartung von hochautonomen Agenten ist.

Wie können Roboter ihre Aufgabenrepräsentationen für Menschen verständlich kommunizieren?

Roboter können ihre Aufgabenrepräsentationen für Menschen verständlich kommunizieren, indem sie Mechanismen implementieren, die es ihnen ermöglichen, ihre Absichten und Handlungen auf eine für Menschen nachvollziehbare Weise zu vermitteln. Dies könnte die Integration von Kommunikationsfunktionen umfassen, die es Robotern ermöglichen, ihre Absichten während des Betriebs zu erklären oder den Menschen über bevorstehende Aktionen zu informieren. Darüber hinaus könnten Roboter auch visuelle oder auditive Signale verwenden, um den Menschen auf ihre Handlungen aufmerksam zu machen und so das Verständnis und die Akzeptanz ihrer Aufgabenrepräsentationen zu fördern.

Wie kann man Kontext-basiertes Aufgabenlernen nutzen, um zu bestimmen, welche Erwartungen und Affordanzen in einer gegebenen Situation relevant sind?

Kontext-basiertes Aufgabenlernen kann genutzt werden, um relevante Erwartungen und Affordanzen in einer gegebenen Situation zu bestimmen, indem die Umgebung und die spezifischen Bedingungen berücksichtigt werden, in denen die Aufgabe ausgeführt wird. Roboter können Sensoren und Daten verwenden, um Informationen über die Umgebung zu sammeln und diese Informationen zu analysieren, um die Erwartungen und Affordanzen zu identifizieren, die in dieser spezifischen Situation relevant sind. Durch die Berücksichtigung des Kontexts können Roboter ihre Handlungen anpassen und sicherstellen, dass sie die Erwartungen der Benutzer erfüllen und effektiv mit ihrer Umgebung interagieren.