佳木成林：面向伦理机器人决策的情感与情境感知行为树

情感引导着我们的决策过程，但在实际的伦理决策场景中却鲜有探索。在本挑战中，我们探索情感及其如何影响家用机器人场景下的伦理决策：机器人应执行哪些取物请求，以及为何执行或不执行？我们特别讨论情感的两个方面：(1) 躯体标记：待取回的物品被标记为负面（危险的，如刀具；或能改变心智的，如可能过量的药品），提供了一种快速启发式方法，用以确定注意力的焦点，从而避免人工智能中经典的框架问题；(2) 情感推断：在定义机器人应如何以及何时响应人类请求时，将用户的效价和唤醒水平纳入考量，例如，慎重考虑将危险物品交给情绪强烈的用户。我们基于情感的方法为“安全”这一首要考量奠定了基础，并辅以支持基于情境（如用户年龄、过敏史）和隐私（如管理员设置）进行覆盖的策略。透明度是我们解决方案的另一个关键方面。我们的解决方案使用行为树定义，旨在实现一种可实施的设计，能够实时提供推理信息。