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可解释机器人的信任考虑:人因视角(CS RO)

人工智能(AI)和机器人技术的最新进展引起了人们对人工智能系统和机器人对人类用户理解的需求的关注。可解释人工智能(XAI)和可解释机器人文献旨在通过向用户提供有关人工智能和机器人行为的必要信息来提高人类的理解和人类机器人团队的性能。同时,人的因素文献长期以来处理了有助于人的表现的重要因素,包括人对自治系统的信任。本文从人的因素文献出发,讨论了可解释机器人系统设计中与信任相关的三个重要因素:信任基础、信任校准和信任专一性。基于可解释机器人提供的解释,我们进一步详细描述了评估机器人系统信任的现有和潜在度量。

原文题目:Trust Considerations for Explainable Robots: A Human Factors Perspective

原文:Recent advances in artificial intelligence (AI) and robotics have drawn attention to the need for AI systems and robots to be understandable to human users. The explainable AI (XAI) and explainable robots literature aims to enhance human understanding and human-robot team performance by providing users with necessary information about AI and robot behavior. Simultaneously, the human factors literature has long addressed important considerations that contribute to human performance, including human trust in autonomous systems. In this paper, drawing from the human factors literature, we discuss three important trust-related considerations for the design of explainable robot systems: the bases of trust, trust calibration, and trust specificity. We further detail existing and potential metrics for assessing trust in robotic systems based on explanations provided by explainable robots.

原文作者:Lindsay Sanneman,Julie A. Shah

原文地址:https://arxiv.org/abs/2005.05940

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