可解释机器人的信任考量：人因视角

Lindsay Sanneman; Julie A. Shah

可解释机器人的信任考量：人因视角

机器人学 2020-05-13 v1 人机交互

作者: Lindsay Sanneman , Julie A. Shah

摘要

人工智能（AI）与机器人技术的最新进展引起了人们对 AI 系统与机器人需为人类用户所理解的关注。可解释 AI（XAI）与可解释机器人文献旨在通过向用户提供关于 AI 与机器人行为的必要信息来增强人的理解与人机团队表现。同时，人因文献长期关注有助于人类表现的重要考量，包括人类对自主系统的信任。在本文中，我们借鉴人因文献，讨论可解释机器人系统设计中三个重要的信任相关考量：信任基础、信任校准与信任特异性。我们进一步详述了基于可解释机器人所提供解释来评估机器人系统中信任的现有与潜在度量指标。

关键词

可解释机器人人因信任校准信任特异性人机团队信任度量自主系统

引用

@article{arxiv.2005.05940,
  title  = {Trust Considerations for Explainable Robots: A Human Factors Perspective},
  author = {Lindsay Sanneman and Julie A. Shah},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2005.05940},
  year   = {2020}
}

备注

Presented at the 2020 Workshop on Assessing, Explaining, and Conveying Robot Proficiency for Human-Robot Teaming

可解释机器人的信任考量：人因视角

摘要

关键词

引用

备注

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