I denna uppsats beskriver vi experiment med metoder för att lära sig lämpligheten av beteenden baserade på en modell av den nuvarande sociala situationen. Vi går först igenom olika tillvägagångssätt för social robotik och presenterar ett nytt tillvägagångssätt baserat på situationsmodellering. Vi granskar sedan algoritmer för socialt lärande och föreslår tre ändringar av den klassiska Q-Learning-algoritmen. Vi beskriver fem experiment med gradvis komplexa algoritmer för att lära sig lämpligheten av beteenden. De tre första experimenten visar hur sociala faktorer kan användas för att förbättra inlärningen genom att kontrollera inlärningshastigheten. I det fjärde experimentet visar vi att korrekt kredittilldelning förbättrar effektiviteten av att förstärka lärandet för social interaktion. I vårt femte experiment visar vi att analogi kan användas för att öka inlärningsfrekvensen i sammanhang som består av många situationer.  Kategorier och ämnesdeskriptorer Med nuvarande teknik, system och tjänster är oförmögna att diskriminera mellan lämpliga och olämpliga beteenden. Som ett resultat av detta producerar de flesta försök till proaktiva användartjänster system som är mycket störande för mänsklig verksamhet. Kort sagt, datorsystemen saknar socialt sunt förnuft. Sunt förnuft är en samling gemensamma begrepp och idéer som accepteras som korrekta av en gemenskap av människor. Socialt sunt förnuft hänvisar till de gemensamma reglerna för artigt, socialt samspel som implicit styr beteende inom en social grupp. I stor utsträckning utvecklas ett sådant sunt förnuft med implicit feedback under interaktionen mellan individer. Vårt mål i denna forskning är att utveckla metoder för att förse en artificiell agent med förmågan att förvärva socialt sunt förnuft med hjälp av implicit feedback från interaktion med människor. Vi tror att sådana metoder kan utgöra en grund för socialt artig människa-maskin interaktion, och i slutändan för andra former av kognitiva förmågor. I detta dokument föreslår vi att man fokuserar på en viktig aspekt av det sociala sunda förnuftet: förmågan att agera på lämpligt sätt i sociala situationer. I detta arbete har vi försökt att träna ett samband mellan beteende och social situation. Vår strategi för modellering av sociala situationer är inspirerad av de kognitiva modeller för situationer som Johnson-Laird [14] föreslår, där situationer modelleras som relationer mellan enheter. I tidigare arbete har vi generaliserade situationsmodeller med införandet av begreppet "roll" [8] och experimenterat med användning av maskininlärningsteknik för att automatiskt förvärva situationsmodeller. I detta dokument utvidgar vi denna strategi till att omfatta problemet med att lära sig socialt sunt förnuft. Det är vår avsikt att dessa metoder kan användas med alla system som spontant kan agera för att föreslå information eller tjänster. Regler för artig social interaktion tenderar att vara mycket beroende av sammanhang, liksom specifika för individer eller grupper. Således har vi sökt metoder som skulle göra det möjligt för systemen att lära sig lämpligheten av åtgärder med hjälp av den naturliga sociala feedback som människor ger i de flesta sociala sammanhang. Även om vi har använt de sensoriska kanaler som tillhandahålls av en AIBO robot, dessa metoder kan användas med alla tekniker som möjliggör maskinuppfattning av mänskliga sociala signaler. I följande avsnitt går vi igenom tidigare synsätt på social robotik och beskriver sedan den situationsmodelleringsmetod som vår strategi bygger på. I avsnitt 3 beskriver vi algoritmer för online-inlärning från social feedback. Vi antar en strategi som bygger på att stärka lärandet, och föreslår en modifierad inlärningsalgoritm som möjliggör korrekt kredittilldelning. I avsnitt 4 beskriver vi vårt experimentella upplägg och våra metoder. I avsnitt 5 presenterar vi preliminära experiment som visar att en korrekt kredittilldelning avsevärt förbättrar effektiviteten i att förstärka inlärningen, och att analogi kan användas för att kraftigt påskynda inlärningsfrekvensen. En teknik för artig social interaktion kan bygga på koncept och modeller från en mängd olika områden. Mycket arbete är för närvarande koncentrerat inom robotik, men relevanta begrepp kan också finnas inom samhälls- och kognitiva vetenskaper.
Barraquand och Crowley REF lär sig lämpligt beteende (politness) beroende på den nuvarande sociala situationen.
Learning polite behavior with situation models
{'venue': "HRI '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}