Effektiviteten i simuleringsbaserad utbildning för enskilda uppgifter – som pilotfärdigheter – är väl etablerad, men användningen av den för gruppträning ger upphov till utmanande tekniska frågor. I idealfallet skulle mänskliga användare kunna få värdefull ledarskapserfarenhet genom att interagera med syntetiska lagkamrater i realistiska och potentiellt stressiga scenarier. Men att skapa människolika lagkamrater som kan stödja flexibla, naturliga interaktioner med människor och andra syntetiska agenter kräver att man integrerar en mängd olika funktioner, inklusive modeller för lagarbete, modeller för mänskliga förhandlingar och förmågan att delta i personliga samtal i virtuella världar. Vi har utvecklat sådana virtuella människor genom att integrera och utvidga tidigare arbete inom dessa områden, och vi har tillämpat våra virtuella människor på ett exempel fredsbevarande utbildning scenario för att vägleda och utvärdera vår forskning. Våra modeller gör det möjligt för agenter att resonera om auktoritet och ansvar för enskilda åtgärder i en grupp uppgift och, när så är lämpligt, att utföra åtgärder, ge och acceptera order, övervaka utförandet av uppgifter och förhandla alternativ. Förhandlingar vägleds av agenternas dynamiska bedömning av alternativa åtgärder med tanke på rådande scenarioförhållanden, i syfte att vägleda den mänskliga användaren mot en förmåga att göra liknande bedömningar.
I REF föreslås en arkitektur och modellering språk för att definiera sådana agenter så att syntetiska lagkamrater uppvisar flexibla mänskliga-liknande beteende och kan stödja ansikte mot ansikte talade samtal i virtuella världar.
Negotiation over tasks in hybrid human-agent teams for simulation-based training
{'venue': "AAMAS '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}