Jan, 2020

当人类不是最佳选择：与风险意识人类合作的机器人

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TL;DR本文介绍了如何通过风险意识的人类行为模型来安全、高效地进行机器人技术和人类的协同作业过程，旨在预测和规划人类常常表现出的非最优行为。
发现论文，激发创造
  • 人机协作适应性的数学模型

    本文概述了机器人与人合作的概率规划和博弈论算法的研究，包括不确定性建模和对人类内部状态和变化的推理，以及在多个实际场景下实现的具体行为。

    Jul, 2017

  • 人机协作中的人类适应性博弈模型

    研究人机协作中的不完全适应现象，提出一种基于博弈论的人机部分适应模型，实验结果显示该模型显著提高了人机团队的性能。

    Jan, 2017

  • 基于置信度的人类预测的概率安全机器人规划

    本文提出使用贝叶斯框架观察人类行为对模型准确性的影响，从而实现安全的机器人预测和运动规划。该方法可以建立一种概率保障的安全证书，并以四轴飞行器为例进行演示。

    May, 2018

  • 人机协作的强韧机器人规划

    本研究提出了一种基于马尔可夫决策模型的方法，针对人与机器人合作中存在的不确定性，自动推导出可能的人类行为策略，并提出了一种基于部分可观察的马尔可夫决策过程的机器人计划算法。实验结果表明该方法可实现合作任务的稳定性和高效性。

    Feb, 2023

  • 在线贝叶斯适应下的次优混合人机团队合作

    研究通过计算建模和优化技术，提升人工智能与人类队伍的协同性能，其中人类和机器智能代理由于环境知识不完整而发挥亚最优能力，并采用在线贝叶斯方法推断人们愿意接受机器的协助，实验结果显示协作方式与团队性能、用户信任和对机器的好感度存在显著关联。

    Mar, 2024

  • 模拟人工智能团队决策

    研究表明，当涉及到风险元素和评估人类和 AI 代理能力的探索利用过程时，人工智能和人类在小组决策方面具有互补技能。本文面向一组带有缺陷的 AI 代理人，向人类团队提交一系列智力问题，以评估团队成员和可用 AI 代理人的相对专业知识，评估不同行动的风险并通过达成共识来最大化整体回报，并提出了人工智能 - 人类团队决策的模型。研究验证了在不确定情况下的人工智能团队和人类行为预测中的前景理论、影响动态和贝叶斯学习的社会认知构建的价值。

    Jan, 2022

  • 优化风险厌恶的人工智能人类混合团队

    通过使用一种标准的强化学习方案以及经理人的学习，我们提出了一种能够改善混合团队（即人类与人工智能系统共同工作的团队）性能的方法，并展示了这个经理人在多个格子环境下的最优表现。

    Mar, 2024

  • 人机协作中做对未做错的事情

    本文探讨了社交机器人操作的社会性和公平性决策的重要性，提出了通过避免负面行为而非复制正面行为的新方法学习公平和社交行为。

    Feb, 2022

  • 人机认知协作中的 AI 挑战

    该研究讨论了在未来机器人作为人类队友的角色，并提出了更新智能体结构的方案，强调了自主代理的谋划过程中人类的心智模型要求。

    Jul, 2017

  • 实际人机协作强化学习

    本研究通过一个协同迷宫游戏设计，用深度强化学习技术实现了人机共同协作。研究结果证明人机共同协作相互影响，在时间的推进下不断适应并建立起相应策略，这为人机智能的协作提供了可行的方案。

    Mar, 2020