Apr, 2024

智能助手：居家环境中积极主动与适应性机器人辅助的战略对手建模

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TL;DR为满足弱势群体（如老年人、儿童和残障人士）在日常任务中对辅助技术的需求，提供适应他们多样化需求的基于人工智能的先进辅助解决方案的研究依然稀缺。为了填补这一空白，我们定义了一个重要而新颖的挑战 —— 智能帮助，旨在为残障人士提供主动且适应性支持，以应对各种任务和环境中的动态目标。通过利用 AI2-THOR 构建一个新的交互式 3D 真实家庭环境，我们引入了一个创新的对手建模模块，用于精确理解主要代理人的能力和目标，以优化辅助代理人的辅助策略。严格的实验验证了我们模型组件的有效性，并展示了我们整体方法在对比基准的优越性。我们的研究结果展示了人工智能辅助机器人在改善弱势群体的福祉方面的潜力。
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发现论文，激发创造
  • 时空物体建模实现机器人辅助

    通过生成式图神经网络，学习了一种统一的空间 - 时间预测模型对象动态，以适应人类的日常生活活动，并在 HOMER 数据集中优于现有的预测方法约 11.1％。

    Nov, 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

  • 学习向人类请求丰富和有上下文作用的信息的框架

    通过使用互动框架，让人类协助 AI agent 克服自身局限，并在以前未见过的环境中解决导航问题。

    Oct, 2021

  • 观察和帮助：社交感知和人工智能协作的挑战

    本研究介绍了一个名为 Watch-And-Help（WAH）的挑战赛，用于测试智能机器人的社交智能。研究构建了多机器人家居环境 VirtualHome-Social，并提供了基准测试，通过客观指标和主观用户评分评估了智能机器人的表现，结果证明该挑战赛和虚拟环境可在规模上对机器的社交智能的重要方面进行系统评估。

    Oct, 2020

  • 基于社交意识强化学习的主动型对话代理改进

    通过采用强化学习算法，研究设计基于社交和任务相关特征的行为预测策略是智能对话代理下一步的发展，以期通过优化设定的预测性对话策略，增强用户满意度和任务效率，并在实践操作中取得较好的协同效果。

    Nov, 2022

  • 利用人类辅助完成顺序决策任务的最新进展

    本文综述了五种最近主要依赖于人类指导的机器学习框架及其动机，假设和实施，并讨论可能的未来研究方向。

    Jul, 2021

  • 交互式人工智能助手系统中的用户建模挑战

    交互式人工智能辅助系统旨在提供及时指导，帮助人类用户完成各种任务。本研究分析了用户在任务执行过程中的心理状态，并研究了大型语言模型在解析用户个人资料以实现个性化用户指导方面的能力和挑战。

    Mar, 2024

  • 人工智能团队中的统计先动态建模所需的信任感知用户模拟器开发

    本文研究了人工智能和人类协作的关键问题，提出了基于语料库的用户模拟器用于协同人 - AI 团队之间的有效沟通和合作，比较了两种不同的模拟方法，以寻找最佳的主动策略。

    Apr, 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

  • Ask4Help：学习如何利用专家完成具身任务

    本文研究使用 Ask4Help 策略允许智能体请求和使用专家援助以提高其性能，并在物体目标导航和房间重排两种场景下得到了实质性的改进。

    Nov, 2022