This paper addresses the problem of synthesizing the behavior of an AI agent that provides proactive task assistance to a human in settings like factory floors where they may coexist in a common environment. Unlike in the case of requested assistance, the human may not be expecting proactive assistance and hence it is crucial for the agent to ensure that the human is aware of how the assistance affects her task. This becomes harder when there is a possibility that the human may neither have full knowledge of the AI agent's capabilities nor have full observability of its activities. Therefore, our \textit{proactive assistant} is guided by the following three principles: \textbf{(1)} its activity decreases the human's cost towards her goal; \textbf{(2)} the human is able to recognize the potential reduction in her cost; \textbf{(3)} its activity optimizes the human's overall cost (time/resources) of achieving her goal. Through empirical evaluation and user studies, we demonstrate the usefulness of our approach.


翻译:本文探讨了综合一个向人类提供主动任务援助的AI代理机构的行为的问题,该代理机构在像工厂楼层这样的环境中向人类提供主动任务援助,他们可以在共同环境中共存。与所请求的援助不同,人类可能并不期望得到主动援助,因此,对于该代理机构来说,确保人类了解援助如何影响她的任务至关重要。当人类可能既不充分了解AI代理机构的能力,也不完全了解其活动时,情况就变得更为困难了。因此,我们的\textit{proactactact 助理}遵循以下三项原则:\ textbf{(1)}其活动降低了人类实现她目标的成本;\ textbf{(2)}人类能够认识到其成本的潜在减少;\ textbf{(3)}其活动优化了人类实现她目标的总体成本(时间/资源)。通过经验评估和用户研究,我们展示了我们的方法的效用。

0
下载
关闭预览

相关内容

商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
159+阅读 · 2020年6月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
Yoshua Bengio,使算法知道“为什么”
专知会员服务
7+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
推荐|深度强化学习聊天机器人(附论文)!
全球人工智能
4+阅读 · 2018年1月30日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
VIP会员
相关VIP内容
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
159+阅读 · 2020年6月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
Yoshua Bengio,使算法知道“为什么”
专知会员服务
7+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
推荐|深度强化学习聊天机器人(附论文)!
全球人工智能
4+阅读 · 2018年1月30日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员