社交机器人自我解释对人类理解和评估其行为的影响

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在现实环境中与用户交互的社交机器人常表现出令人惊讶甚至不理想的行为。本研究探讨机器人自我解释其行为的能力是否影响用户对行为的感知和评估。基于人类常识心理概念提出解释模型，在特定设计的HRI场景中测试不同解释策略，机器人行为被感知为有意图但惊讶程度或理想程度不同。所有解释策略都增加了行为的可理解性和可取性。仅陈述行为与给出原因（意图或需求）效果相似，但将两者结合的因果解释能更好地为行为提供理由，更大程度提高可理解性和可取性。