แนวคิดหลัก
인간과 로봇 간의 목표 전달 과정에서 발생하는 기대 격차를 해소하기 위해 로봇 과업 분석(RTA) 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 인간의 암묵적 기대를 체계적으로 파악하여 로봇 설계에 반영할 수 있다.
บทคัดย่อ
이 연구는 자율 시스템(AS)에 인간의 목표를 효과적으로 전달하는 데 있어서의 어려움을 다룹니다. 인간과 로봇 간의 기대 차이로 인해 발생하는 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 접근법을 제안합니다:
- 인간-인간 간 지시에서 드러나는 암묵적 기대사항을 체계적으로 파악하기 위해 인지 과업 분석(CTA) 기반의 로봇 과업 분석(RTA) 프레임워크를 제안합니다.
- RTA 프레임워크에는 인간의 일반적인 기대사항(Table 1)과 도메인 특화 기대사항을 포함하며, 이를 로봇 설계 요소와 매칭하는 "로봇 기대 매트릭스"를 활용합니다.
- 이를 통해 인간의 암묵적 기대사항을 체계적으로 파악하고, 로봇 설계 과정에서 이를 반영할 수 있어 설계 반복 횟수를 줄일 수 있습니다.
향후 연구 방향으로는 인간-로봇 표현 정렬, 시범 학습을 통한 제약 추출, 상황 인지 과업 학습 등이 제시됩니다.
สถิติ
인간은 일반적으로 다음과 같은 기대를 가지고 있습니다:
금지되지 않은 것은 허용된다.
정보는 필요한 만큼만 제공한다.
정보는 진실하고 증거에 기반한다.
정보는 관련성이 있다.
사건 발생 확률은 균등하다고 가정한다.
행위자는 마음, 신념, 의도를 가진다.
행위자는 유연하게 목적과 수단을 선택할 수 있다.
행위자는 최소 1차 수준의 마음 이론을 활용하고 사회적 단서에 반응한다.
행위자는 관련 조건이 변화함에 따라 행동을 조정한다.