Robot Pouring: Identifying Causes of Spillage and Selecting Alternative Action Parameters Using Probabilistic Actual Causation

要約

日常生活では、多種多様なオブジェクトと目標を含むタスク（たとえば、料理や掃除）を実行します。
予期しないまたは望ましくない結果に直面したとき、私たちは是正措置を講じ、望ましい結果を達成するまで再試行します。
観察された結果の原因を特定し、適切な是正措置を選択するために実行された理由は、タスク実行を成功させるための人間の推論の重要な側面です。
この推論の中心は、観察された結果を生成する要因が原因であるという仮定です。
この論文では、確率的な実際の因果関係の使用を調査して、因子が観察された望ましくない結果の原因であるかどうかを判断します。
さらに、実際の因果関係の確率を使用して、結果を変えるための代替アクションを見つける方法を示します。
確率的な実際の因果分析をロボット注入タスクに適用します。
流出が発生すると、分析では、タスクパラメーターが原因であるかどうか、および流出を避けるために変更する方法を示します。
分析には、タスクの因果グラフと対応する条件付き確率分布が必要です。
これらの要件を満たすために、完全な因果モデリング手順（すなわち、タスク分析、変数の定義、因果グラフ構造の決定、条件付き確率分布の推定）を実行します。
タスクパラメーターの大きな組み合わせ空間。
結果に基づいて、変数の表現の意味と、実際の因果分析によって示唆された代替アクションが、人間の観察者によって提案された代替ソリューションと比較される方法について説明します。
代替アクションパラメーターを選択するための確率的実際の因果関係の分析の実際的な使用が実証されています。

要約(オリジナル)

In everyday life, we perform tasks (e.g., cooking or cleaning) that involve a large variety of objects and goals. When confronted with an unexpected or unwanted outcome, we take corrective actions and try again until achieving the desired result. The reasoning performed to identify a cause of the observed outcome and to select an appropriate corrective action is a crucial aspect of human reasoning for successful task execution. Central to this reasoning is the assumption that a factor is responsible for producing the observed outcome. In this paper, we investigate the use of probabilistic actual causation to determine whether a factor is the cause of an observed undesired outcome. Furthermore, we show how the actual causation probabilities can be used to find alternative actions to change the outcome. We apply the probabilistic actual causation analysis to a robot pouring task. When spillage occurs, the analysis indicates whether a task parameter is the cause and how it should be changed to avoid spillage. The analysis requires a causal graph of the task and the corresponding conditional probability distributions. To fulfill these requirements, we perform a complete causal modeling procedure (i.e., task analysis, definition of variables, determination of the causal graph structure, and estimation of conditional probability distributions) using data from a realistic simulation of the robot pouring task, covering a large combinatorial space of task parameters. Based on the results, we discuss the implications of the variables’ representation and how the alternative actions suggested by the actual causation analysis would compare to the alternative solutions proposed by a human observer. The practical use of the analysis of probabilistic actual causation to select alternative action parameters is demonstrated.

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