机器人应当能够回答哪些问题？——面向可解释机器人技术的用户问题数据集

《ACM Transactions on Human-Robot Interaction》：What Questions Should Robots Be Able to Answer? A Dataset of User Questions for Explainable Robotics

　　

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随着大语言模型和对话界面在人机交互中的日益普及，机器人回答用户问题的能力比以往任何时候都更为重要。因此，我们引入了一个包含 1,893 个家庭机器人用户问题的数据集，该数据集收集自 100 名参与者，并整理为 12 个类别和 70 个子类别。可解释机器人领域的大多数工作侧重于“为什么”类问题，例如“你为什么要打扫浴室而不打扫厨房？”相比之下，我们的数据集提供了多种多样的问题，从关于简单执行细节的问题到关于机器人在假设情境下会如何行动的问题——从而为机器人学家提供了宝贵的见解，了解他们的机器人需要能够回答哪些问题。为了收集该数据集，我们创建了 15 个视频素材和 7 个文本素材，描绘了机器人执行各种家庭任务的场景。然后，我们询问了 Prolific 平台上的参与者在每种描绘的情境下他们会想问机器人什么问题。在最终数据集中，最常见的类别是关于任务执行细节的问题（21.4%）、机器人的能力（12.6%）以及性能评估（10.7%）。尽管关于机器人如何处理潜在困难场景并确保行为正确的问题较少，但用户将它们评为机器人最需要能够回答的问题。此外，我们发现，自认为对机器人技术不熟悉的新手用户提出的问题与更有经验的用户不同。新手更有可能询问简单的事实，例如机器人做了什么或环境当前的状态。随着机器人进入与人类共享的环境，语言成为下达指令和交互的核心，该数据集为以下方面提供了宝贵的基础：(i) 确定机器人需要记录并暴露给对话界面的信息，(ii) 对问答模块进行基准测试，以及 (iii) 设计与用户期望相符的解释策略。

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