Local Minima Drive Communications in Cooperative Interaction

要約

ヒューマン ロボット インタラクション (HRI) における重要な未解決の問題は、特に協調タスクにおいて、エージェントがいつコミュニケーションを決定すべきかということです。
知覚制御理論 (PCT) によれば、エージェントは同じ「意図」を共有するだけで共同タスクに協力することができ、それによってタスクを完了するために必要な労力がエージェント間で分散されます。
これは、同じ能力を持たないエージェントであっても当てはまります。目標が観察可能である限り、組み合わせたアクションでタスクを完了するのに十分であり、検索空間に極小値はありません。
これらの条件が当てはまれば、貢献するエージェント間で通信を行わなくても協力タスクを達成できます。
ただし、極小値を含むタスクの場合、少なくとも 1 つのエージェントが適切なタイミングでその意図を適応させた場合にのみ、大域的な解決策に到達できます。これは、適切なタイミングでのコミュニケーションによってのみ達成できます。
言い換えれば、協力タスクにおけるコミュニケーションの機能は、極小値を含む複雑な検索空間内でアクションを調整することであると仮説が立てられています。
これらの原理は、2 次元の経路探索タスクを解決するために 2 つの独立した 1 次元エージェントが協力する必要があるコンピューター ベースのシミュレーション環境で検証されています。

要約(オリジナル)

An important open question in human-robot interaction (HRI) is precisely when an agent should decide to communicate, particularly in a cooperative task. Perceptual Control Theory (PCT) tells us that agents are able to cooperate on a joint task simply by sharing the same ‘intention’, thereby distributing the effort required to complete the task among the agents. This is even true for agents that do not possess the same abilities, so long as the goal is observable, the combined actions are sufficient to complete the task, and there is no local minimum in the search space. If these conditions hold, then a cooperative task can be accomplished without any communication between the contributing agents. However, for tasks that do contain local minima, the global solution can only be reached if at least one of the agents adapts its intention at the appropriate moments, and this can only be achieved by appropriately timed communication. In other words, it is hypothesised that in cooperative tasks, the function of communication is to coordinate actions in a complex search space that contains local minima. These principles have been verified in a computer-based simulation environment in which two independent one-dimensional agents are obliged to cooperate in order to solve a two-dimensional path-finding task.

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