Marjorie McShane

収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• 認知ロボティクスが重要な理由：安全重視のロボットチームにおけるOntoAgentとLLM導入のHARMONICからの教訓
  認知アーキテクチャ/LLM比較2026/3/1

  認知アーキテクチャOntoAgentとLLMを同一ロボットシステムで比較し、LLMは知識状態の自己評価が不十分で診断推論や行動選択に失敗することを示し、安全重視のシステムでは認知アーキテクチャが主導すべきと論じた論文。

• 認知の形：計算論的認知モデリングの新パラダイム
  認知モデリング2025/9/1

  言語を備えた知能エージェントの計算論的認知モデリングのため、感覚・言語・概念・エピソード・手続き的知識を記憶した「形」という新概念を提唱し、その実装と応用可能性を示した。

• HARMONIC: コンテンツ中心の認知ロボティクスアーキテクチャ
  認知ロボティクス2025/9/1

  人間とロボットのチームにおけるロボット向けに、意味的知覚解釈、人間らしい意思決定、意図的な言語コミュニケーションを支援する認知ロボティクスアーキテクチャHARMONICを提案し、シミュレーションと実機で実証した。

• HARMONIC：人間とロボットのチームにおける認知と制御の協調
  人間ロボット協調2024/9/1

  認知フレームワークOntoAgentと汎用ロボット制御を統合し、メタ認知・自然言語対話・説明可能性を備えた人間-ロボットチーム向けアーキテクチャHARMONICを提案し、異種ロボット2台と人間による共同探索タスクのシミュレーションで有効性を示した。

• 説明を説明する：人間とロボットのチームにおける説明可能な認知エージェントのハイブリッドアプローチ
  説明可能AI2024/9/1

  機械学習に依存する説明可能AIの限界を指摘し、知識ベースと機械学習を組み合わせた認知エージェントによる説明手法を提案。人間とロボットのチームでの応用例を示す。

• HARMONIC: 説明可能な認知ロボットのためのフレームワーク
  認知ロボット2024/9/1

  高レベルの認知的意思決定層と低レベルのロボット制御層を連携させ、人間に説明可能な認知ロボットを実現するフレームワークを提案し、シミュレーション上のUGVとドローンによる探索・回収タスクで実証した。