В этой серии интервью мы встречаемся с некоторыми участниками докторского консорциума AAAI/Sigai, чтобы узнать больше об их исследованиях. Докторский консорциум предоставляет группе аспирантов возможность обсудить и изучить свои исследовательские интересы и карьерные цели на междисциплинарном семинаре вместе с группой устоявшихся исследователей. В этом последнем интервью мы слышим от Амара Халиловича, аспиранта Ульмского университета.
Расскажите нам немного о своей докторской степени – где вы учитесь, и какова тема вашего исследования?
В настоящее время я являюсь аспирантом в университете Ульм в Германии, где я сосредотачиваюсь на объяснимом ИИ для робототехники. Мое исследование исследует, как роботы могут генерировать объяснения своих действий таким образом, чтобы соответствовать человеческим предпочтениям и ожиданиям, особенно в навигационных задачах.
Не могли бы вы дать нам обзор исследования, которое вы провели до сих пор во время доктора философии?
До сих пор я разработал основу для экологических объяснений действий и решений робота, особенно когда дела идут не так. Я исследовал черный ящик и генеративные подходы для генерации текстовых и визуальных объяснений. Кроме того, я работал над планированием различных атрибутов объяснения, таких как время, представление, продолжительность и т. Д.
Есть ли аспект вашего исследования, который был особенно интересным?
Да, я нахожу интересным, как люди интерпретируют поведение роботов по -разному в зависимости от срочности или контекста неудачи. Было особенно полезно изучить, как объяснения ожидания меняются в различных ситуациях и как мы можем адаптировать время объяснения и содержание соответственно.
Каковы ваши планы по созданию вашего исследования до сих пор во время доктора философии – какие аспекты вы будете расследовать дальше?
Далее я продлюсь к структуре, чтобы включить адаптацию в реальном времени, позволяя роботам учиться на отзыве пользователей и регулировать их объяснения на лету. Я также планирую больше исследований пользователей для проверки эффективности этих объяснений в реальных условиях взаимодействия человека-робот.
Амар с его плакатом на докторантуре AAAI/Sigai в AAAI 2025.
Что заставило вас хотеть изучать ИИ и, в частности, объяснимую навигацию по роботам?
Я всегда интересовался пересечением людей и машин. Во время обучения я понял, что создание понятных систем ИИ – это не просто техническая задача – это ключ к доверию и удобству использования. Навигация по роботам показалась мне особенно убедительной областью, потому что решения являются пространственными и визуальными, что делает объяснения сложными и эффективными.
Какой совет вы бы дали кому -то, кто думает о доктории доктора философии в поле?
Выберите тему, которая действительно волнует вас – вы будете жить с ней в течение нескольких лет! Кроме того, создайте сеть поддержки наставников и сверстников. Легко потеряться в технической работе, но сотрудничество и обратная связь жизненно важны.
Не могли бы вы рассказать нам интересный (не связанный с неай) факт о вас?
Я жил и учился в четырех разных странах.
Об Амаре
 | Амар – аспирант Института искусственного интеллекта Ульмского университета в Германии. Его исследование посвящено объяснению искусственного интеллекта (XAI) во взаимодействии человека-робот (HRI), особенно на том, как роботы могут генерировать контекстно-чувствительные объяснения для решений навигации. Он сочетает в себе символическое планирование и машинное обучение для создания объяснимых робот -систем, которые адаптируются к человеческим предпочтениям и различным контекстам. Прежде чем начать свою докторскую степень, он изучал электротехника в Университете Сараево в Сараево, Боснии и Герцеговине, а также информатику в Университете Мялардален в Вастерском, Швеция. Вне академии Амар любит путешествия, фотографировать и исследовать связи между технологиями и обществом. |
Теги: AAAI, AAAI докторский консорциум, AAAI2025, ACM Sigai
Люси Смит – старший управляющий редактор Aihub.
