The Proof is in the Almond Cookies

要約

本論文では、厨房で人間のシェフをサポートするロボットや人工調理アシスタントが可能になるような方法で、料理レシピ（より一般的にはハウツー指示）を処理する方法についてのケーススタディを紹介する。このようなAIアシスタントは、高齢者や身体障害者の自律性を維持したり、プロの厨房でのストレスを軽減したりすることができるため、社会に大きな利益をもたらすだろう。我々は、人間のセンスメイキングプロセスを模倣した、計算機によるレシピ理解の新しいアプローチを提案する。アーモンドクレセントクッキーの英語レシピを例に、言語処理、オントロジー、メンタルシミュレーションなどの様々な知識ソースを統合することで、レシピをいかに豊かな物語構造としてモデル化できるかを示す。このような物語構造が、(a)アナフォラゼロなどのレシピ言語の課題に対処するため、(b)ロボットの計画プロセスを最適化するため、(c)AIシステムが現在のタスクをどの程度理解しているかを測定するため、(d)レシピ注釈を言語に依存しないようにするために、どのように利用できるかを示す。

要約(オリジナル)

This paper presents a case study on how to process cooking recipes (and more generally, how-to instructions) in a way that makes it possible for a robot or artificial cooking assistant to support human chefs in the kitchen. Such AI assistants would be of great benefit to society, as they can help to sustain the autonomy of aging adults or people with a physical impairment, or they may reduce the stress in a professional kitchen. We propose a novel approach to computational recipe understanding that mimics the human sense-making process, which is narrative-based. Using an English recipe for almond crescent cookies as illustration, we show how recipes can be modelled as rich narrative structures by integrating various knowledge sources such as language processing, ontologies, and mental simulation. We show how such narrative structures can be used for (a) dealing with the challenges of recipe language, such as zero anaphora, (b) optimizing a robot’s planning process, (c) measuring how well an AI system understands its current tasks, and (d) allowing recipe annotations to become language-independent.

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