Abstract-Generating förklaring att förklara sitt beteende är en väsentlig förmåga för en robotisk lagkamrat. Förklaringar hjälper mänskliga partner att bättre förstå situationen och behålla förtroendet hos sina lagkamrater. Tidigare arbete med robotgenererande förklaringar fokuserar på att ge resonemanget bakom sitt beslutsfattande. Dessa tillvägagångssätt tar emellertid inte hänsyn till det kognitiva kravet att förstå en förklaring. Med andra ord, medan de ger rätt förklaringar ur förklaringens perspektiv, ignoreras den förklarande delen av ekvationen. I detta arbete tar vi upp en viktig aspekt i denna riktning som bidrar till en bättre förståelse av en given förklaring, som vi hänvisar till som en progressiv förklaring. En progressiv förklaring förbättrar förståelsen genom att begränsa den kognitiva ansträngning som krävs vid varje steg för att göra förklaringen. Som ett resultat av detta förväntas sådana förklaringar vara "smother" och därmed lättare att förstå. En allmän formulering av progressiv förklaring presenteras. Algoritmer tillhandahålls baserat på flera alternativa kvantifieringar av kognitiv ansträngning som en förklaring görs, som utvärderas i en standard planering konkurrensområde.
I vårt tidigare arbete har vi studerat hur beställningen av informationen i en förklaring kan påverka uppfattningen av en förklaring REF.
Progressive Explanation Generation for Human-robot Teaming
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}