このインタビューシリーズでは、いくつかのいくつかに会っています AAAI/SIGAI博士号コンソーシアム 参加者は自分の研究について詳しく知る。博士課程コンソーシアムは、博士課程の学生グループが、学際的なワークショップで、確立された研究者のパネルと一緒に研究の関心とキャリア目標について議論し、探求する機会を提供します。この最新のインタビューで、ULM大学の博士課程の学生であるAmar Halilovicから聞きます。
博士号について少し教えてください – あなたはどこで勉強していますか、そしてあなたの研究のトピックは何ですか？
私は現在、ドイツのウルム大学の博士課程の学生であり、ロボット工学の説明可能なAIに焦点を当てています。私の研究では、特にナビゲーションタスクにおいて、ロボットが人間の好みや期待と一致する方法で彼らの行動の説明を生成する方法を調査しています。
博士号中にこれまでに行った研究の概要を教えてください。
これまでのところ、特に物事がうまくいかない場合、ロボットのアクションと決定の環境説明のためのフレームワークを開発しました。テキストと視覚の説明を生成するためのブラックボックスと生成アプローチを探りました。さらに、タイミング、表現、期間などのさまざまな説明属性の計画に取り組んできました。最近、コンテキストとユーザーの好みに応じて、最良の説明戦略を動的に選択する方法に取り組んできました。
特に興味深い研究の側面はありますか？
はい、私は人々が緊急性や失敗の状況に応じて、ロボットの行動を異なる方法で解釈する方法を魅力的に感じています。説明の期待がさまざまな状況でどのように変化するか、それに応じて説明のタイミングとコンテンツをどのように調整できるかを研究することは特にやりがいがあります。
博士号中にこれまでの研究に基づいて構築するためのあなたの計画は何ですか。次にどのような側面を調査しますか？
次に、リアルタイムの適応を組み込むためのフレームワークを拡張し、ロボットがユーザーのフィードバックから学び、その場で説明を調整できるようにします。また、実際の人間とロボットの相互作用設定におけるこれらの説明の有効性を検証するために、より多くのユーザー研究を計画しています。
AAAI 2025のAAAI/Sigai博士号コンソーシアでのポスターとアマール。
AI、特に説明可能なロボットナビゲーションを研究したかったのはなぜですか？
私はいつも人間と機械の交差点に興味がありました。私の勉強中、AIシステムを理解できるようにすることは、単なる技術的な課題ではなく、それが信頼と使いやすさの鍵であることに気付きました。ロボットナビゲーションは、意思決定が空間的かつ視覚的であり、説明が挑戦的でインパクトのあるものになるため、特に説得力のある領域として私を襲いました。
フィールドで博士号を取得することを考えている人にどんなアドバイスをしますか？
あなたを本当に興奮させるトピックを選んでください – あなたはそれと一緒に数年間暮らすことになります！また、メンターとピアのサポートネットワークを構築します。技術的な仕事で迷子になるのは簡単ですが、コラボレーションとフィードバックは不可欠です。
あなたについての興味深い（非ai関連の）事実を教えてください。
私は4つの異なる国に住んで勉強してきました。
アマルについて
Amarは、ドイツのULM大学の人工知能研究所の博士課程の学生です。彼の研究は、特にロボットがナビゲーションの決定のために文脈に敏感な説明を生成する方法（HRI）の説明可能な人工知能（XAI）に焦点を当てています。彼は象徴的な計画と機械学習を組み合わせて、人間の好みやさまざまなコンテキストに適応する説明可能なロボットシステムを構築しています。博士号を取得する前に、彼はボスニアとヘルツェゴビナのサラエボにあるサラエボ大学で電気工学を学び、スウェーデンのヴェステルスにあるメラルダレン大学でコンピューターサイエンスを学びました。アカデミア以外では、アマールは旅行、写真撮影、テクノロジーと社会の間のつながりを探ることを楽しんでいます。
タグ：AAAI、AAAI Doctoral Consoralium、AAAI2025、ACM Sigai
ルーシー・スミスは、AIHUBのシニアマネージングエディターです。
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