Chat Failures and Troubles: Reasons and Solutions

要約

このペーパーでは、チャットでの失敗やトラブルを引き起こすヒューマン ロボット インタラクション (HRI) におけるいくつかの一般的な問題について検証します。
特定のユースケースの設計上の決定は、適切なロボット、適切なチャット モデルから始まり、障害の原因となる一般的な問題を特定し、潜在的な解決策を特定し、継続的な改善を計画します。
結論として、トレーニング済み人工知能 (AI) の事前トレーニング済みモデルの使用をガイドし、語彙フィルタリングを提供し、新しいデータセットでバッチ モデルを再トレーニングし、データ ストリームからオンラインで学習し、
/または強化学習モデルを使用してトレーニング済みモデルを自己更新し、エラーを削減します。

要約(オリジナル)

This paper examines some common problems in Human-Robot Interaction (HRI) causing failures and troubles in Chat. A given use case’s design decisions start with the suitable robot, the suitable chatting model, identifying common problems that cause failures, identifying potential solutions, and planning continuous improvement. In conclusion, it is recommended to use a closed-loop control algorithm that guides the use of trained Artificial Intelligence (AI) pre-trained models and provides vocabulary filtering, re-train batched models on new datasets, learn online from data streams, and/or use reinforcement learning models to self-update the trained models and reduce errors.

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