机器人的表达性语言影响竞争博弈中人类的策略与感知
人机交互
2019-10-28 v1 机器人学
摘要
随着机器人日益具备社交与沟通能力，它们将在更多协作与竞争场景中与人类互动。我们在竞争性 Stackelberg 安全博弈的背景下探索人机关系。我们改变人形机器人的表达性语言（以“鼓励性”或“劝阻性”言语评论的形式），并测量其对参与者理性、策略优先级、情绪以及对机器人感知的影响。我们发现，做出劝阻性评论的机器人对手会导致人类以较低理性进行博弈，并对机器人产生更负面的感知。我们还贡献了一个用于生成表达性句子的简单开源自然语言处理框架，该框架被用于生成我们自主社交机器人的语音。
引用
@article{arxiv.1910.11459,
title = {A Robot's Expressive Language Affects Human Strategy and Perceptions in a Competitive Game},
author = {Aaron M. Roth and Samantha Reig and Umang Bhatt and Jonathan Shulgach and Tamara Amin and Afsaneh Doryab and Fei Fang and Manuela Veloso},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.11459},
year = {2019}
}
备注
RO-MAN 2019; 8 pages, 4 figures, 1 table