#机器人#XAI竟然能使机器人能理解人类行为？未来可期( 二 )
象征性信息是指有意义的行为动作 ， 比如抓取的动作 。 触觉信息指的是与身体姿势和动作相关的感觉 ， 例如手指合拢的感觉信息 。 机器人在吸收了象征性信息后 ， 会对完成打开瓶子的任务所需的步骤序列进行编码 。 在接触触觉信息后 ， 机器人将形成一种触觉模型 ， 该模型帮助机器人“想象”着自己处于人类用户的视角 ， 并试着预测人类在这种场合会采取什么行动 。
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【#机器人#XAI竟然能使机器人能理解人类行为？未来可期】事实证明 ， 当把象征性信息和触觉信息结合在一起输入系统时 ， 机器人能够达到自身的最佳性能 。 与单独分开输入这两种信息相比 ， 同时获得这两种信息的机器人在依照步骤来执行任务和通过夹持器进行实时感知方面表现得更好 。 也就是说 ， 要让机器人高效率地执行任务 ， 共同输入这两项信息是必不可少的 。
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象征性信息的总结和语法符号推导过程示意图
而MIT研究人员开发的新型机器人计划器 ， 则更为深入的阐述了这一实验原理 ， 它具有两个关键组成部分 。 第一个是递归的分层深度神经网络 ， 它控制计划者如何探索周围的环境 ， 同时还预测何时计划的路径很可能实现给定的目标 ， 并分别估计机器人可能进行的每个动作的有效性 。 第二个是经常在机器人技术研究中使用的基于采样的计划程序 ， 称为快速探索随机树（RRT） 。
MIT团队的Barbu解释说：“我们计划人员的主要优势在于 ， 它几乎不需要培训数据 。 ” “如果你想教一个机器人 ， 你不会在家中给它提供数以千计的例子 ， 但是有几个例子是非常合理的 。 训练机器人应该采取与训练狗一样的动作 。 ”
尽管过去的研究还探索了通过口头命令引导机器人的方法 ， 但其中介绍的技术通常仅适用于离散环境 ， 在这种环境中 ， 机器人只能执行有限的动作 。 另一方面 ， 研究人员开发的计划程序可以支持与周围环境的各种交互 ， 即使它们涉及到机器人从未遇到过的物体 。
对此 ， 加州大学洛杉矶分校研究人员考虑的是 ， 既然机器人能够理解自己要做的任务 ， 它又该怎么向人类用户解释它的行为呢？这种自我解释真的能促进人类对机器人的信任吗？因此在他们的实验中 ， 团队为人类添加了自我解释的流程：在机器人完成打开药瓶的任务后 ， 它需用文本记录的形式提供了一个任务执行总结 。 团队邀请了150名参与者 ， 分成五组 ， 观察机器人执行打开药瓶的任务的过程 。
任务完成后 ， 机器人给其中四组提供不同的任务解释——基于象征性信息的解释文本能详细说明每个步骤的动作内容 ， 基于触觉信息的解释文本则着重于说明机械手臂夹持的位置和姿势 ， 总结性的解释文本则将象征性信息和触觉信息结合在一起 ， 而第五组的参与者只能观看机器人开瓶子的视频 ， 没有得到任何文本反馈 。
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A）解释面板实物；B）象征性解释文本；C）触觉说明文本；D）文字说明总结
MIT团队发现 ， 同时提供象征性和触觉信息的文本解释最能培养机器人与人类之间的信任 。 有趣的是 ， 完全基于触觉信息的解释文本在增强人机之间的信赖感方面并无贡献 ， 这表明人类更喜欢机器人逐步解释它们工作的内容 。
MIT的Kuo对此的解释是：“当我们的网络混乱时 ， 计划者需要负责接管工作 ， 弄清楚该怎么做 ， 然后网络下次可以接手该做什么时就可以接管 。 ” “我们的模型是由零件组成的 ， 这也赋予了它另一个令人希望的特性：可解释性 。 ”
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