Основні поняття
자율 로봇의 복잡한 의사결정 과정을 투명하게 설명하고 해석할 수 있는 포괄적인 프레임워크 ROXIE를 제안한다.
Анотація
이 논문은 자율 로봇 시스템의 의사결정 과정을 투명하게 설명하고 해석할 수 있는 ROXIE(Robotic eXplanation and Interpretability Engine) 프레임워크를 제안한다.
ROXIE는 크게 세 가지 툴킷으로 구성된다:
- REFT(Robotic Explanation Framework Toolkit): 로봇 의사결정 과정에 대한 설명을 생성하는 도구와 방법론을 제공한다.
- RIFT(Robotic Interpretability Framework Toolkit): 로봇 의사결정 과정에 대한 해석을 가능하게 하는 도구와 방법론을 제공한다.
- RAFT(Robotic Accountability Framework Toolkit): 로봇 시스템의 투명성과 책임성을 보장하기 위한 도구와 방법론을 제공한다.
ROXIE는 로봇 시스템의 정보 소스, 정적/동적 정보, 모델 및 알고리즘 등을 활용하여 사용자가 이해할 수 있는 방식으로 로봇 행동을 설명하고 해석할 수 있도록 한다. 이를 통해 인간-로봇 상호작용의 투명성과 신뢰성을 높일 수 있다.
Статистика
로봇 시스템의 정적 정보 소스에는 구성 파일, 데이터셋, 기계 학습 모델, 알고리즘 등이 포함된다.
로봇 시스템의 동적 정보 소스에는 시각적 정보(상태 머신, 행동 트리 등), 로그, 실행 중 변경되는 매개변수 등이 포함된다.
Цитати
"자율 로봇이 공공 공간에 점점 더 침투함에 따라, 그들의 의사결정 과정에 대한 투명성과 해석 가능성이 필수적으로 요구된다."
"투명성은 신뢰를 구축하고 인간-로봇 협력을 촉진하는 데 핵심적이다."