ロボットが人間に質問「ソーシャルフィードバック」AIのミス低減

 デビッド・ホイットニー(David Whitney)、エリック・ローゼン(Eric Rosen)氏ら研究者たちは、研究成果を5月にシンガポールで開催される「ICRA 2017」で発表する予定だ。論文のタイトルは「ソーシャルフィードバックを通じた物体取得時のミス低減(Reducing Errors in Object-Fetching Interactions through Social Feedback)」となる。

 研究チームは、人間が要求するタスクを正確かつ迅速に理解するための「物体取得領域(item-fetching domain)」の数学的なフレームを定義。ロボットの混乱過程を克服することができる「POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)」モデルをつくった。同モデルを適用すれば、ロボットが人間にいつ適切な質問をすべきか判断できるようになるので、物体を正確かつ高速に取得できるという。研究チームは、16人の参加者を対象に実験を行った結果、同モデルは基本的なモデルよりも速度が25%以上速く、精度は2.1%改善されたとしている。