Andreas EngelPerspektivenwechsel zur Verbesserung der Mensch-Roboter-Interaktion
P kti h lPerspektivenwechsel zur Verbesserung der Mensch-Verbesserung der Mensch
Roboter-Interaktion
Vortrag im Rahmen des HRI-SeminarsHRI Seminars am Lehrstuhl VII für Informatikder Universität Würzburgg
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Motivation
Auflösung von Mehrdeutigkeiten
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Motivation
Nachahmung der Mensch-Mensch-Interaktion– etwa ¼ der zwischenmenschlichen Kommunikation
erfordert, sich in die Lage des anderen zu versetzen– Besonders bei „frames of reference“:
egocentric Mein rechter rechter Platz ist leer.
adresse-centered Drehe dich rechts herum.
object-centered Rechts vom Eingang...
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Motivation
stealth-bot (militärische Anwendung)
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Kognitive ArchitekturenKognitive Architekturen
WissenWissenProblemlösungsstrategienLernverhaltenLernverhaltenWahrnehmungRäumliches / Zeitliches SchlussfolgernVorausdenkenPerspektivenwechselp...
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Kognitive Architekturen
SOAREPICACT-RACT R
endliche Automaten mit Zustandsüberführungen d h F P d kti ldurch Feuern von Produktionsregeln
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Kognitive Architekturen
Polyscheme– Cassimatis (Rensselaer Polytechnic Institute, NY)– Zusammenwirken von verschiedensten Algorithmen
und Datenstrukturen– jeweils implementiert als specialistj p– z.B. für
Deklaratives Gedächtnis
reportOpinion(prop, sp, tv)stanceOn(prop)req estedFoci()Deklaratives Gedächtnis
ObjekterkennungObjekttracking
requestedFoci()
Algorithmen Datenj gSpracherkennungMotoransteuerung Sensoren / Aktoreng
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Kognitive Architekturen
Polyscheme– Koordination der specialists über Focusmanager:
auf eine Aussage konzentrieren (focus of attention)
specialist 1 specialist 2
Focusmangager
specialist 3 specialist 4
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Kognitive Architekturen
Polyscheme– Koordination der specialists über Focusmanager:
Aussage evaluieren
specialist 1 specialist 2
Focusmangager
specialist 3 specialist 4
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Kognitive Architekturen
Polyscheme– Koordination der specialists über Focusmanager:
neues Wissen verbreiten
specialist 1 specialist 2
Focusmangager
specialist 3 specialist 4
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Kognitive Architekturen
Polyscheme– Koordination der specialists über Focusmanager:
Kandidaten für neue Aussage ermitteln
specialist 1 specialist 2
Focusmangager
specialist 3 specialist 4
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Kognitive Architekturen
Polyscheme– Koordination der specialists über Focusmanager:
neue Aussage auswählen (focus scheme)
specialist 1 specialist 2
Focusmangager
specialist 3 specialist 4
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Kognitive Architekturen
PolyschemeAussagenformat:– Aussagenformat:
Ei h ft(Obj kt W t Z it W lt)Eigenschaft(Objekt, Wert, Zeit, Welt)
– z.B.: Category(x, tool, t1, R)Position(x, p1, t1, R)Position(x, p2, t2, R)Position(x, p3, t2, w)
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Kognitive Architekturen
Polyscheme– Mechanismen zur Repräsentation alternativer
Zeiten / Welten (non immediate states)
Memory vergangene Zeiten
Causal rules zukünftige ZeitenConstraint satisfactionSimulation
und alternative Welten
Vererbung real alternativ
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Kognitive Architekturen
Polyscheme– specialists steuern Simulation durch
focus schemes:
resimulation (revidierte Aussagen erneut prüfen)( g p )prediction (Simulation vor Ausführung)counterfactual simulation (backtracking)
– High-Level KI-Algorithmen werden durch g gKooperation der specialists implementiert
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perspective-taking mit Polyschemeperspective taking mit Polyscheme
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perspective-taking mit Polyscheme
Implementierung– wichtige specialists
perception s.space s.perspective s.spatial relationship s.identity constraint s.
ldworld s.
i hti f h– wichtige focus schemescounterfactual simulation
d i l ticommand simulation
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perspective-taking mit Polyscheme
Anwendung: „Robot, go to the cone!“
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perspective-taking mit Polyscheme
Anwendung: „Robot, go to the cone!“speaker
c1 box
c2
robotrobot
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perspective-taking mit Polyscheme
Anwendung: „Robot, go to the cone!“speaker
c1 box
specialist / focus scheme Aussagen
c2
robotp g
perception s.space s
Category(speaker,human,R)Location(speaker,pl,R)
robot
space s. ( p ,p , )Category(c1,Cone,R)Location(c1,p2,R)Category(c2,Cone,R)Location(c2,p3,R)Category(box Box R)Category(box,Box,R)Location(box,p4,R)
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perspective-taking mit Polyscheme
Anwendung: „Robot, go to the cone!“speaker
c1 box
specialist / focus scheme Aussagenc2
robotp g
command simulation Exists(target,wSpeaker)Category(target,Cone,wSpeaker)
robot
g y( g , , p )Location(target,targetLoc,wSpeaker)WantToGo(robot,targetLoc,wSpeaker)
perspective s. CanSee(speaker,target,wSpeaker)
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perspective-taking mit Polyscheme
Anwendung: „Robot, go to the cone!“speaker
c1 box
specialist / focus scheme Aussagenc2
robotp g
counterfactual simulation Same(c1,target,wC1)Same(c2,target,wC2)
robot
( , g , )
perspective s. Not CanSee(speaker,c2,R)
inheritance s. Not CanSee(speaker,c2,wC2)inheritance s. p
identity constraint s. Not CanSee(speaker,target,wC2)
world s Not Same(c2,target,R)world s. ( , g , )Same(c1,target,R)
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ZusammenfassungZusammenfassung
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Zusammenfassung
Vorteile des Perspektivenwechsels
– geringerer Kommunikationsbedarfg g– höhere Kommunikationskomfort
(Interaktion wird vermenschlicht)(Interaktion wird vermenschlicht)Bewältigung komplexerer Aufgaben möglichV l H dl– Vorausplanung von Handlungen
– Steigerung von Flexibilität und Robustheit
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Zusammenfassung
mögliche Probleme
– Treffen falscher Entscheidungen auf Grundlage g gunzureichender Sensordaten
– unumkehrbare Handlungen könntenunumkehrbare Handlungen könnten fälschlicherweise ohne Rückfrage eingeleitet werdene de
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Zusammenfassung
Was kann noch verbessert werden– neben dem räumlichen Wissen auch andere
Ressourcen des Menschen simulieren:akustische Signaturen (stealth bot)prozedurales und deklaratives Wissen
– nicht nur aktuelle Situation einbeziehen, sondern ll E i i I f iaus allen vergangenen Ereignissen Information
gewinnen
– Bevorzugung besonders offensichtlicher g gEigenschaften (perceptual salience)
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noch Fragen?noch Fragen?