在动态自稳定任务中使用 AI 助手对抗空间定向障碍
人机交互
2024-09-24 v1 人工智能
机器学习
多智能体系统
机器人学
摘要
空间定向障碍是致命飞行事故的主要原因。本文探讨了 AI 智能体通过提供改善空间定向障碍的线索和纠正措施，以帮助飞行员保持平衡并防止不可恢复失控的潜力。使用多轴旋转系统 (MARS) 收集了人类受试者在航天模拟条件下自平衡的数据。我们基于这些数据训练模型，创建了体现不同熟练度人类性能特征的“数字孪生”。随后，我们训练了各种强化学习和深度学习模型，以在预测到失控时提供纠正线索。数字孪生和助手模型随后在具有相同物理特性的虚拟倒立摆 (VIP) 上共同执行任务。从这些仿真中，我们根据坠毁频率和距平衡方向的平均距离等任务指标，挑选出 5 名表现最佳的助手。这些助手被用于一项共同执行研究，20 名新的人类受试者执行了空间信息退化版本的 VIP 任务。我们表明，某些 AI 助手能够提升人类表现，且基于强化学习的助手在客观上更为有效，但被人类评为信任度和偏好度较低。
引用
@article{arxiv.2409.14565,
title = {Combating Spatial Disorientation in a Dynamic Self-Stabilization Task Using AI Assistants},
author = {Sheikh Mannan and Paige Hansen and Vivekanand Pandey Vimal and Hannah N. Davies and Paul DiZio and Nikhil Krishnaswamy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.14565},
year = {2024}
}
备注
10 pages, To be published in the International Conference on Human-Agent Interaction (HAI '24) proceedings