Asynchronous Training of Mixed-Role Human Actors in a Partially-Observable Environment

要約

協力的なトレーニングでは、チーム内の人間が複雑なタスクに協力し、チームメイトのメンタル モデルを構築し、チームメイトの行動にリアルタイムで適応する方法を学習します。
協調型トレーニングに関連する、しばしば法外なスケジュール上の制約を軽減するために、この記事では、人間のチームの協調型非同期トレーニングのパラダイムを紹介します。このパラダイムでは、研修生は人間ではなく自律的なチームメイトとの調整を練習します。
協調トレーニングのトレーニングパートナーとして使用する自律的なチームメイトを評価するための新しい実験デザインを紹介します。
この設計を人間と被験者の実験に適用します。この実験では、人間が他の人間または自律的なチームメイトとともに訓練され、この研究のために開発された新しい、部分的に観察可能な協力ゲームで新しい人間の被験者とともに評価されます。
重要なのは、実験で実行されたデモンストレーションからチームメイトの軌跡をクラスタリングして、少数のトレーニング条件を形成する方法を採用していることです。
これにより、実験デザインがよりシンプルになり、複雑な協力訓練による人間と被験者の研究を妥当な時間内で実施できるようになりました。
提案された実験デザインのデモンストレーションを通じて、人間のチームメイトの代わりにロボットを利用する協力的な非同期トレーニング システムの開発における将来の研究のための要点と設計に関する推奨事項を提供します。

要約(オリジナル)

In cooperative training, humans within a team coordinate on complex tasks, building mental models of their teammates and learning to adapt to teammates’ actions in real-time. To reduce the often prohibitive scheduling constraints associated with cooperative training, this article introduces a paradigm for cooperative asynchronous training of human teams in which trainees practice coordination with autonomous teammates rather than humans. We introduce a novel experimental design for evaluating autonomous teammates for use as training partners in cooperative training. We apply the design to a human-subjects experiment where humans are trained with either another human or an autonomous teammate and are evaluated with a new human subject in a new, partially observable, cooperative game developed for this study. Importantly, we employ a method to cluster teammate trajectories from demonstrations performed in the experiment to form a smaller number of training conditions. This results in a simpler experiment design that enabled us to conduct a complex cooperative training human-subjects study in a reasonable amount of time. Through a demonstration of the proposed experimental design, we provide takeaways and design recommendations for future research in the development of cooperative asynchronous training systems utilizing robot surrogates for human teammates.

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