From Interactive to Co-Constructive Task Learning

要約

人間は、事前の知識と、重要なことに事前の共同経験を活用して、必要な課題を共同で理解し、共同で実行する足場戦略を利用することにより、新しいタスクや適応されたタスクの関連する側面を、ほとんどタスクの実演をせずに社会の仲間に教える能力を発達させてきました。
タスクを解決するための手順。
このプロセスは、親と幼児の相互作用の中で発見および分析されており、教師と学習者の両方が共同で課題に貢献できるため、「共同構築」を構成します。
私たちは、ロボットが日常の状況で非専門家ユーザーから学習できるようにするために、この共同構築プロセスにロボットの対話型学習の研究を集中させることを提案します。
以下では、インタラクティブなタスク学習に関する現在の提案を検討し、それに伴うインタラクションに関するその主な貢献について説明します。
次に、共同構築の概念について説明し、大人と子供、人間とロボットの相互作用からの研究の洞察を要約して、その性質をより詳細に解明します。
この概要から、アーキテクチャ、表現、相互作用、説明可能性の次元を伴う研究の要望を最終的に導き出します。

要約(オリジナル)

Humans have developed the capability to teach relevant aspects of new or adapted tasks to a social peer with very few task demonstrations by making use of scaffolding strategies that leverage prior knowledge and importantly prior joint experience to yield a joint understanding and a joint execution of the required steps to solve the task. This process has been discovered and analyzed in parent-infant interaction and constitutes a “co-construction” as it allows both, the teacher and the learner, to jointly contribute to the task. We propose to focus research in robot interactive learning on this co-construction process to enable robots to learn from non-expert users in everyday situations. In the following, we will review current proposals for interactive task learning and discuss their main contributions with respect to the entailing interaction. We then discuss our notion of co-construction and summarize research insights from adult-child and human-robot interactions to elucidate its nature in more detail. From this overview we finally derive research desiderata that entail the dimensions architecture, representation, interaction and explainability.

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