Using Social Cues to Recognize Task Failures for HRI: Framework, Overview, State-of-the-Art, and Future Directions

要約

複雑な環境でタスクを実行し対話するロボットは、必然的にエラーを犯します。
したがって、エラー検出はロボットが効率的かつ生産的に作業するために習得すべき必須の能力です。
人々はソーシャル フィードバックを活用して、アクションが成功したかどうかを知ることができます。
コンピューティングと人工知能 (AI) の進歩により、ロボットが社会的フィードバックを収集する同様の能力を実現することがますます可能になっています。
この研究では、これをさらに一歩進めて、ヒューマン ロボット インタラクション (HRI) のタスクの失敗を認識するためのフィードバック信号として社会的合図を使用する方法のフレームワークを提案します。
私たちが提案するフレームワークは、行動科学、人間とロボットのインタラクション、および機械学習に関する文献からの洞察に基づいて、次の 3 つの領域に焦点を当てた研究課題を設定します。1) フィードバックとしての社会的合図 (行動科学から)、2) タスクの失敗の認識
ロボット（HRI から）、3）社会的合図に基づいて HRI タスクの失敗を自律的に検出するアプローチ（機械学習から）。
私たちは、自己認識と社会的フィードバックに基づいたエラー検出の分類法を提案します。
最後に、人間の社会的手がかりを使用してタスクのエラーを検出するロボットの開発に興味のある HRI の研究者と実践者に推奨事項を提供します。
この記事は、学際的な HRI 研究者および実践者を対象としており、分析の 3 番目のテーマでは、これらのシステムの実用的な実装を目的としたより技術的な詳細が提供されます。

要約(オリジナル)

Robots that carry out tasks and interact in complex environments will inevitably commit errors. Error detection is thus an essential ability for robots to master to work efficiently and productively. People can leverage social feedback to get an indication of whether an action was successful or not. With advances in computing and artificial intelligence (AI), it is increasingly possible for robots to achieve a similar capability of collecting social feedback. In this work, we take this one step further and propose a framework for how social cues can be used as feedback signals to recognize task failures for human-robot interaction (HRI). Our proposed framework sets out a research agenda based on insights from the literature on behavioral science, human-robot interaction, and machine learning to focus on three areas: 1) social cues as feedback (from behavioral science), 2) recognizing task failures in robots (from HRI), and 3) approaches for autonomous detection of HRI task failures based on social cues (from machine learning). We propose a taxonomy of error detection based on self-awareness and social feedback. Finally, we provide recommendations for HRI researchers and practitioners interested in developing robots that detect task errors using human social cues. This article is intended for interdisciplinary HRI researchers and practitioners, where the third theme of our analysis provides more technical details aiming toward the practical implementation of these systems.

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