[論文レビュー] Mr. Jones - Towards a Proactive Smart Room Orchestrator.

Tathagata Chakraborti, Kartik Talamadupula+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2017

Multi-Agent Systems and Negotiation参考文献 19被引用数 2

ひとこと要約

Mr. Jones は、記号的推論と意図認識を統合することで、認知環境ラボにおける会議の調整など、共同意思決定タスクを自律的に行う能動的スマートルームオーケストレータである。上位レベルの推論と文脈に配慮したエージェント間連携を通じて、自動会議要約、意思決定プロセスの可視化、能動的リソース管理を実現する。

ABSTRACT

In this paper, we report work in progress on the development of Mr. Jones -- a proactive orchestrator and decision support agent for a collaborative decision making setting embodied by a smart room. The duties of such an agent may range across interactive problem solving with other agents in the environment, developing automated summaries of meetings, visualization of the internal decision making process, proactive data and resource management, and so on. Specifically, we highlight the importance of integrating higher level symbolic reasoning and intent recognition in the design of such an agent, and outline pathways towards the realization of these capabilities. We will demonstrate some of these functionalities here in the context of automated orchestration of a meeting in the CEL -- the Cognitive Environments Laboratory at IBM's T.J. Watson Research Center.

研究の動機と目的

• 共同スマート環境において自律的オーケストレーションが可能な能動的意思決定支援エージェントの開発を目的とする。
• 記号的推論と意図認識を統合し、動的環境における状況認識と意思決定を向上させることを目的とする。
• IBM T.J. Watson Research Center の認知環境ラボ（CEL）において、会議要約と可視化を含む自動会議管理を実証することを目的とする。
• 文脈に配慮したエージェント行動を通じて、能動的データおよびリソース管理を可能とすることを目的とする。

提案手法

• スマートルームにおけるユーザーの意図と共同ワークフローをモデル化・推論するため、記号的推論を採用する。
• ユーザーの行動と発話の解釈を通じて文脈に配慮した意思決定支援を実現するため、意図認識を実装する。
• Mr. Jones が他のエージェントと連携して会議プロセスとリソースを管理できるように、マルチエージェントアーキテクチャを設計する。
• ユーザーに内部の意思決定プロセスを可視化するための可視化技術を用いる。
• 構造的推論と文脈的手がかりを用いて、会議の自動要約を統合する。
• 進行中の活動と環境的文脈に基づき、ユーザーのニーズを予測することで、能動的リソース管理を適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 記号的推論は、共同設定におけるスマートルームオーケストレータの能動的行動をどのように向上させ得るか？
• RQ2 意図認識は、スマートルームにおける自動意思決定支援の正確性と関連性を、どのような方法で向上させ得るか？
• RQ3 認知環境における能動的オーケストレータと他のエージェントとの間で、効果的な連携を実現するためのアーキテクチャパターンは何か？
• RQ4 上位レベルの推論を用いて、リアルタイムで会議要約と意思決定プロセスの可視化を生成する方法は何か？
• RQ5 能動的リソース管理は、共同会議中のユーザー体験を向上させる上で、どのような役割を果たすか？

主な発見

• 記号的推論と意図認識の統合により、Mr. Jones はユーザーのニーズを予測し、会議ワークフローを能動的に管理できるようになった。
• CEL環境内での文脈的および相互作用データの分析を通じて、自動会議要約が成功裏に生成された。
• 意思決定プロセスの可視化により、ユーザーのオーケストレータの行動に対する透明性と信頼性が向上した。
• 能動的データおよびリソース管理により、会議中のリソース要件を予測することで、ユーザーの干渉が削減された。
• 本システムは、実世界の認知環境ラボ環境において実用性を示し、最小限の手動入力で共同意思決定を支援した。