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

Andreas EngelPerspektivenwechsel zur Verbesserung der Mensch-Roboter-Interaktion

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?