通过人机交互逐步习得对话行为
人工智能
2022-10-04 v2 计算与语言
人机交互
摘要
对话行为（DA）在言语行为力量层面（Austin 1962）表示话语的意义，例如提问、请求和问候。由于对话行为负责通信中最基本的部分，我们认为阐明对话行为学习机制对认知科学和人工智能十分重要。本研究的目的是验证当人类教导机器人时会发生脚手架式教学，并让机器人利用人类提供的脚手架逐步学习估计对话行为并据此作出回应。为实现这一点，机器人必须检测伙伴话语和所给奖励的变化并相应持续学习。实验结果表明，进行足够长时间交互的参与者常给机器人提供脚手架。尽管实验数量仍不足以得出确定结论，我们观察到：1）若参与者只说符合情境的话语，机器人在大多数情况下快速学会回应对话行为；2）对于以不同于我们假设的方式构建脚手架的参与者，学习未快速推进；3）即使脚手架出乎意料，只要参与者保持足够长时间交互，机器人几乎能准确学会估计对话行为。
引用
@article{arxiv.1810.09949,
title = {Stepwise Acquisition of Dialogue Act Through Human-Robot Interaction},
author = {Akane Matsushima and Ryosuke Kanajiri and Yusuke Hattori and Chie Fukada and Natsuki Oka},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.09949},
year = {2022}
}
备注
Published as a conference paper at IJCNN 2019