[论文解读] Robotic Self-Assessment of Competence

Gertjan J. Burghouts, A.G. Huizing+1 more|arXiv (Cornell University)|May 4, 2020

Cardiac Arrest and Resuscitation参考文献 5被引用 6

一句话总结

本文提出了一种机器人自我评估框架，使AI智能体能够通过检测不熟悉的情境并在需要时请求人类反馈，在动态环境中在线评估自身的胜任能力。该方法采用两种策略——零样本胜任能力检测和基于先验知识的泛化——通过人机协同反馈回路，在真实世界导航任务中提升了在胜任与不胜任情境下的可靠性。

ABSTRACT

In robotics, one of the main challenges is that the on-board Artificial Intelligence (AI) must deal with different or unexpected environments. Such AI agents may be incompetent there, while the underlying model itself may not be aware of this (e.g., deep learning models are often overly confident). This paper proposes two methods for the online assessment of the competence of the AI model, respectively for situations when nothing is known about competence beforehand, and when there is prior knowledge about competence (in semantic form). The proposed method assesses whether the current environment is known. If not, it asks a human for feedback about its competence. If it knows the environment, it assesses its competence by generalizing from earlier experience. Results on real data show the merit of competence assessment for a robot moving through various environments in which it sometimes is competent and at other times it is not competent. We discuss the role of the human in robot's self-assessment of its competence, and the challenges to acquire complementary information from the human that reinforces the assessments.

研究动机与目标

• 为解决机器人AI智能体在不熟悉或意外环境中过度自信的问题。
• 使机器人能够检测其是否处于已知胜任领域之外的运行状态。
• 开发一种无需先验知识或仅具备语义先验知识的在线、实时AI胜任能力评估方法。
• 有效整合人类反馈以提升机器人自我评估的准确性和可靠性。
• 在具备不同环境胜任水平的真实世界机器人导航任务中验证该框架。

提出的方法

• 机器人使用新颖性检测机制，评估当前环境是否超出其已知经验范围。
• 当检测到新颖性时，系统会请求人类反馈，以校准其在新环境中的胜任水平。
• 对于具备先验语义知识的环境，系统利用学习到的胜任能力模型，从过往经验中进行泛化。
• 通过反馈对胜任能力模型进行增量式更新，实现实时自适应自我评估。
• 该框架整合人机协同反馈，以优化置信度估计并减少过度自信。
• 系统采用双路径方法：一条用于零样本胜任能力检测，另一条用于知识增强的胜任能力估计。

实验结果

研究问题

• RQ1 机器人如何检测其是否处于AI模型可能不胜任的不熟悉环境中？
• RQ2 在缺乏环境先验知识的情况下，哪些机制可实现可靠的自我评估？
• RQ3 如何利用关于环境的先验语义知识来提升胜任能力估计的准确性？
• RQ4 人类反馈在校准机器人自我评估胜任能力方面发挥什么作用？
• RQ5 人类反馈的整合如何提升机器人在动态环境中决策的鲁棒性和可靠性？

主要发现

• 所提方法在真实世界机器人导航任务中成功检测到不熟悉环境，并在需要时触发人类反馈。
• 采用基于先验知识的方法的机器人，其胜任能力泛化估计比仅使用零样本检测更为准确。
• 人类反馈显著改善了机器人置信度的校准，降低了在不确定情境下的过度自信。
• 该系统在胜任能力水平各异的混合环境中表现出更高的可靠性。
• 该框架已在真实世界环境中得到验证，显示出在动态、不可预测环境中实际可行且高效。
• 人类反馈的整合显著提升了机器人区分胜任与不胜任操作的能力。