探索面向痴呆症人群的机器人对话策略的模拟实验
机器人学
2021-04-20 v1 人工智能
摘要
阿尔茨海默病及相关痴呆症（ADRD）患者常表现出重复提问的问题，这给患者（PwDs）及其照护者带来沉重负担。对话机器人有望应对该问题，从而减轻照护者负担。本文中，我们针对 PwD-机器人交互中的重复提问情境，提出一个部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）模型，并使用 Q-learning 学习一种自适应对话策略（即后续提问的频率与难度），以面向具有不同认知能力与不同参与度的 PwDs。结果表明，Q-learning 有助于机器人的动作选择。这或许是迈向应用对话社交机器人应对 PwDs 重复提问的有益一步。
引用
@article{arxiv.2104.08940,
title = {A Simulated Experiment to Explore Robotic Dialogue Strategies for People with Dementia},
author = {Fengpei Yuan and Amir Sadovnik and Ran Zhang and Devin Casenhiser and Eun Jin Paek and Si On Yoon and Xiaopeng Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.08940},
year = {2021}
}
备注
6 pages, 3 figures, 6 tables