Learning Long Short-Term Intention within Human Daily Behaviors

要約

自律型の家庭用ロボットの領域では、ロボットが人間の行動を理解し、適切なサービスを提供することが最も重要です。
これには、ロボットが複雑な人間の行動を分析し、人間の真の意図を予測する能力を持っている必要があります。
伝統的に、人間は完璧であると認識されており、その決定はロボットが一致するよう努力すべき基準として機能しています。
しかし、これは適切な質問を提起します：人間が間違いを犯した場合はどうなりますか？
この研究では、「長期的な意図予測」と呼ばれる独自のタスクを提示します。
このタスクには、ロボットが人間の長期的な意図を予測できる必要があります。これは、人間の価値観と、即時の行動意図を反映する人間の短期的な意図と一致します。
一方、ロボットは、短期的および長期的な意図の間の潜在的な非整合性を検出し、必要な警告と提案を提供する必要があります。
このタスクを容易にするために、複雑な意図状態を表すために長期的な意図モデルを提案し、この意図モデルをトレーニングするデータセットを構築します。
次に、ロボットの意図モデルを統合する2段階の方法を提案します。i）価値ベースの長期的意図とアクションベースの短期的な意図の両方の人間の意図を予測する。
2）長期的な意図と短期的な意図の一貫性を分析する。
実験結果は、提案されている長期的な意図モデルがロボットが長期的および短期的な期間の両方で人間の行動パターンを理解するのに役立つことを示しており、これは人間の長期的および短期的な意図の一貫性を判断するのに役立ちます。

要約(オリジナル)

In the domain of autonomous household robots, it is of utmost importance for robots to understand human behaviors and provide appropriate services. This requires the robots to possess the capability to analyze complex human behaviors and predict the true intentions of humans. Traditionally, humans are perceived as flawless, with their decisions acting as the standards that robots should strive to align with. However, this raises a pertinent question: What if humans make mistakes? In this research, we present a unique task, termed ‘long short-term intention prediction’. This task requires robots can predict the long-term intention of humans, which aligns with human values, and the short term intention of humans, which reflects the immediate action intention. Meanwhile, the robots need to detect the potential non-consistency between the short-term and long-term intentions, and provide necessary warnings and suggestions. To facilitate this task, we propose a long short-term intention model to represent the complex intention states, and build a dataset to train this intention model. Then we propose a two-stage method to integrate the intention model for robots: i) predicting human intentions of both value-based long-term intentions and action-based short-term intentions; and 2) analyzing the consistency between the long-term and short-term intentions. Experimental results indicate that the proposed long short-term intention model can assist robots in comprehending human behavioral patterns over both long-term and short-term durations, which helps determine the consistency between long-term and short-term intentions of humans.

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