Skip to main content
main-content

Tipp

Weitere Kapitel dieses Buchs durch Wischen aufrufen

2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

13. Antizipierende interaktiv lernende autonome Agenten

Kognitive Modellansätze für eine Realisation von gegenseitiger Antizipation in der Mensch-Roboter-Kollaboration

verfasst von : Nele Rußwinkel

Erschienen in: Mensch-Roboter-Kollaboration

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

share
TEILEN

Zusammenfassung

Bisher ist die Zusammenarbeit von Menschen mit autonomen Agenten noch sehr eingeschränkt und künstlich. Um zu einer möglichst natürlichen Zusammenarbeit in der Mensch-Roboter-Kollaboration zu kommen, werden Ansätze benötigt, die auf den menschlichen Fähigkeiten der Antizipation anderer fußen. Der Frage wird nachgegangen, wie der Mensch in der Lage ist, Kollaborationspartner zu antizipieren und mit ihnen indirekt zu kommunizieren. Weitere Fragen sind, wie mögliche kritische Situationen vorhergesehen werden können und wie eine flexible Aufgabenallokation realisiert werden kann. Die Integration kognitiver Modellansätze kann einem autonomen Agenten antizipative Fähigkeiten verleihen. Vorgestellt werden hierzu Umsetzungen mentaler Modelle spezifischer Situationen (1), spezielle Eigenschaften des Kooperationspartners (2) als auch der möglichen Handlungen und deren Auswirkungen des Agenten selbst (3). Es werden Beispiele aus dem Feld der kognitiven Assistenz herangezogen, in welcher ebenfalls Kollaborationspartner antizipiert werden. Des Weiteren ist die Fähigkeit, schnellere und flexiblere Lernformen zu verwenden, gegeben. Die Integration kognitiver Systemansätze in autonome Systeme könnte einige derzeit bestehende Probleme, wie die fehlende Transparenz und Anpassung an die Nutzer, weitreichend lösen.
Literatur
Zurück zum Zitat Anderson, J. R., Bothell, D., Byrne, M. D., Douglass, S., Lebiere, C., & Qin, Y. (2004). An integrated theory of the mind. Psychological Review, 111(4), 1036–1060. CrossRef Anderson, J. R., Bothell, D., Byrne, M. D., Douglass, S., Lebiere, C., & Qin, Y. (2004). An integrated theory of the mind. Psychological Review, 111(4), 1036–1060. CrossRef
Zurück zum Zitat Buxbaum, H., & Sen, S. (2018). Kollaborierende Roboter in der Pflege – Sicherheit in der Mensch-Maschine-Schnittstelle. In O. Bendel (Hrsg.), Pflegeroboter. Wiesbaden: Springer Gabler. Buxbaum, H., & Sen, S. (2018). Kollaborierende Roboter in der Pflege – Sicherheit in der Mensch-Maschine-Schnittstelle. In O. Bendel (Hrsg.), Pflegeroboter. Wiesbaden: Springer Gabler.
Zurück zum Zitat Endsley, M. R. (1995). Toward a theory of situation awareness in dynamic systems. Human Factors, 37(1), 32–64. CrossRef Endsley, M. R. (1995). Toward a theory of situation awareness in dynamic systems. Human Factors, 37(1), 32–64. CrossRef
Zurück zum Zitat Fiebich, A. (2018). Three dimensions in human-robot cooperation. In M. Coeckelbergh, M. Funck, J. Seibt & M. Norskov (Hrsg.), Envisioning robots in society – Power, politics, and public space, proceedings of robophilosophy 2018/TRANSOR 2018 (Frontiers in artificial intelligence and applications, S. 147–155). Amsterdam: IOS Press. Fiebich, A. (2018). Three dimensions in human-robot cooperation. In M. Coeckelbergh, M. Funck, J. Seibt & M. Norskov (Hrsg.), Envisioning robots in society – Power, politics, and public space, proceedings of robophilosophy 2018/TRANSOR 2018 (Frontiers in artificial intelligence and applications, S. 147–155). Amsterdam: IOS Press.
Zurück zum Zitat Fodor, J. A. (1992). A theory of the child’s theory of mind. Cognition, 44(3), 283–296. CrossRef Fodor, J. A. (1992). A theory of the child’s theory of mind. Cognition, 44(3), 283–296. CrossRef
Zurück zum Zitat Klaproth, O., Halbrügge, M., & Russwinkel, N. (2019). ACT-R model for cognitive assistance in handling flight deck alerts. In Proceedings of the 17th international conference on cognitive modeling, Montreal. Klaproth, O., Halbrügge, M., & Russwinkel, N. (2019). ACT-R model for cognitive assistance in handling flight deck alerts. In Proceedings of the 17th international conference on cognitive modeling, Montreal.
Zurück zum Zitat Li, A., & Maani, K. (2011). Dynamic decision-making, learning and mental models. In Proceedings of the 29th international conference of the system dynamics society (S. 1–21). Washington, DC: System Dynamics Society. Li, A., & Maani, K. (2011). Dynamic decision-making, learning and mental models. In Proceedings of the 29th international conference of the system dynamics society (S. 1–21). Washington, DC: System Dynamics Society.
Zurück zum Zitat Mahy, C. E., Moses, L. J., & Pfeifer, J. H. (2014). How and where: Theory-of-mind in the brain. Developmental Cognitive Neuroscience, 9, 68–81. CrossRef Mahy, C. E., Moses, L. J., & Pfeifer, J. H. (2014). How and where: Theory-of-mind in the brain. Developmental Cognitive Neuroscience, 9, 68–81. CrossRef
Zurück zum Zitat Newen, A., & Schlicht, T. (2009). Understanding other minds: A criticism of Goldman’s simulation theory and outline of the person model theory. Grazer Philosophische Studien, 79, 209–242. CrossRef Newen, A., & Schlicht, T. (2009). Understanding other minds: A criticism of Goldman’s simulation theory and outline of the person model theory. Grazer Philosophische Studien, 79, 209–242. CrossRef
Zurück zum Zitat Premack, D., & Woodruff, G. (1978). Does the chimpanzee have a theory of mind? Behavioral and Brain Sciences, 1(4), 515–526. CrossRef Premack, D., & Woodruff, G. (1978). Does the chimpanzee have a theory of mind? Behavioral and Brain Sciences, 1(4), 515–526. CrossRef
Zurück zum Zitat Prezenski, S., Brechmann, A., Wolff, S., & Russwinkel, N. (2017). A cognitive modeling approach to strategy formation in dynamic decision making. Frontiers in Psychology, 8(1335), 1–18. Prezenski, S., Brechmann, A., Wolff, S., & Russwinkel, N. (2017). A cognitive modeling approach to strategy formation in dynamic decision making. Frontiers in Psychology, 8(1335), 1–18.
Zurück zum Zitat Scharfe, M., & Russwinkel, N. (2019). A cognitive model for understanding the takeover in highly automated driving depending on the objective complexity of non-driving related tasks and the traffic environment. In Proceedings of the 41th annual cognitive science society meeting. Scharfe, M., & Russwinkel, N. (2019). A cognitive model for understanding the takeover in highly automated driving depending on the objective complexity of non-driving related tasks and the traffic environment. In Proceedings of the 41th annual cognitive science society meeting.
Zurück zum Zitat Thomaz, A. L., Lieven, E., Cakmak, M., et al. (2019). Interaction for task instruction and learning. In K. A. Gluck & J. E. Laird (Hrsg.), Interactive task learning: Humans, robots, and agents acquiring new tasks through natural interactions (Strüngmann Forum Reports, Bd. 26, J. R. Lupp, series editor, S. 91–110). Cambridge, MA: MIT Press. Thomaz, A. L., Lieven, E., Cakmak, M., et al. (2019). Interaction for task instruction and learning. In K. A. Gluck & J. E. Laird (Hrsg.), Interactive task learning: Humans, robots, and agents acquiring new tasks through natural interactions (Strüngmann Forum Reports, Bd. 26, J. R. Lupp, series editor, S. 91–110). Cambridge, MA: MIT Press.
Metadaten
Titel
Antizipierende interaktiv lernende autonome Agenten
verfasst von
Nele Rußwinkel
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-28307-0_13