利用社会线索识别人机交互中的任务失败：概述、研究现状与未来方向

在复杂环境中执行任务并与之交互的机器人不可避免地会犯错。因此，错误检测是机器人必须掌握以高效且富有成效地工作的基本能力。人们可以利用社会反馈来获知某个动作是否成功。随着计算与人工智能（AI）的进步，机器人日益可能具备收集社会反馈的类似能力。在本工作中，我们更进一步，提出了一个框架，说明如何将社会线索用作反馈信号以识别人机交互（HRI）中的任务失败。我们提出的框架基于行为科学、人机交互与机器学习文献的洞见制定研究议程，聚焦三个领域：1) 作为反馈的社会线索（来自行为科学），2) 机器人中的任务失败识别（来自 HRI），以及 3) 基于社会线索的 HRI 任务失败自主检测方法（来自机器学习）。我们提出了一种基于自我觉察与社会反馈的错误检测分类法。最后，我们为有兴趣开发利用人类社会线索检测任务错误的机器人的 HRI 研究人员与从业者提供建议。本文面向跨学科的 HRI 研究人员与从业者，其中我们分析的第叁个主题提供了更技术性的细节，旨在这些系统的实际实现。