《从人际互动中学习理解异常场景》美陆军2023最新报告

在美国陆军作战能力发展司令部陆军研究实验室，正在研究行为、建立数据集并开发异常分类和解释技术，其中自主智能体可生成对可能包含异常属性的环境的自然语言描述和解释。这项技术将支持在不确定条件下做出决策，并支持士兵和机器人队友在网络受限的情况下，在未知或危险环境中完成探索性导航任务（如自然灾害后的搜救）的弹性自主机动。在本报告中详细介绍了我们的贡献如下：借鉴视觉异常检测方面的相关工作，设计了异常分类法；设计了两个在虚拟环境中进行的实验，根据分类法操纵虚拟环境以显示异常属性；收集了一小部分人类语音和人机对话语料，用于异常检测和解释任务；最后，设计了一个新颖的注释模式，并将其应用于的语料库子集。

图 1. 带有实例的类异常分类法。矩形框中包含类的类型（如实体的 "颜色"），椭圆形是类属性的实例或示例（如 "粉色小猫"）。