DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2026.3668141
تاريخ النشر: 2026-02-25
المؤلف: Zahra Zahedi وآخرون
الموضوع الرئيسي: تفاعل الروبوتات الاجتماعية والتفاعل بين الإنسان والروبوت
نظرة عامة
في هذا البحث، يقدم المؤلفون إطارًا نظريًا للقرار مصممًا للروبوتات للتأثير استراتيجيًا على السلوك الإيجابي الاجتماعي البشري خلال التفاعلات المتكررة. إنهم يتصورون الإيجابية الاجتماعية البشرية كحالة كامنة تتطور مع مرور الوقت، مما يمكّن الروبوت من استنتاج وتشكيل هذه الحالة من خلال أفعاله، مثل تقديم المساعدة والإشارة. يتم صياغة هذا الإطار كعملية قرار ماركوف جزئية قابلة للملاحظة (POMDP) بحالة كامنة، حيث يتعلم الروبوت ديناميات انتقالات الحالة والملاحظات من خلال تعظيم التوقع.
تهدف السياسة المعتمدة على الاعتقاد المطورة إلى تحقيق توازن بين الأهداف الموجهة نحو المهام والأهداف الاجتماعية، مما يتيح اختيار الأفعال التي تعظم النتائج التعاونية على المدى الطويل. تظهر التقييمات التجريبية التي أجريت من خلال دراسات المستخدمين أن السياسة المقترحة تتفوق بشكل كبير على استراتيجيات الأساس، سواء في تعزيز أداء الفريق أو في تعزيز السلوك التعاوني البشري المتزايد.
مقدمة
تؤكد مقدمة ورقة البحث هذه على أهمية السلوك الإيجابي الاجتماعي – الذي يُعرف بأنه أفعال طوعية لمساعدة الآخرين – في تعزيز التعاون داخل المجموعات الاجتماعية. تصنف الإيجابية الاجتماعية إلى أشكال مختلفة، بما في ذلك السلوكيات الاستباقية، التفاعلية، الإيثارية، الاستراتيجية، المدفوعة بالمعايير، والتعاطفية، مما يبرز أن هذه الاتجاهات تتأثر بالاختلافات الفردية، والسياقات، والتفاعلات السابقة. تركز الورقة بشكل خاص على ديناميات السلوك الإيجابي الاجتماعي في تفاعلات الإنسان-الروبوت، حيث يجب أن يظهر التعاون بشكل عضوي بسبب غياب التعليمات الصريحة للمساعدة.
لمعالجة ذلك، يقترح المؤلفون إطارًا نظريًا للقرار يعرف بعملية قرار ماركوف جزئية قابلة للملاحظة بحالة كامنة (ls-POMDP). يسمح هذا الإطار للروبوت بالتأثير على الإيجابية الاجتماعية البشرية مع مرور الوقت من خلال اختيار أفعال استراتيجية لا تعزز فقط مهامه الخاصة ولكن أيضًا تشكل الحالة الإيجابية الاجتماعية الكامنة لدى الإنسان. يتم إبلاغ قرارات الروبوت من خلال تغذية راجعة جزئية من ردود الإنسان، مما يمكّنه من التعلم وتكييف سلوكه من خلال نهج تعظيم التوقع. يتم تقييم فعالية هذا النموذج من خلال دراسات المستخدمين التي تحاكي الاعتماد المتبادل العشوائي، مما يظهر أن السياسة المتعلمة تعزز التعاون على المدى الطويل والمكافآت مقارنة باستراتيجيات الأساس.
نقاش
في هذا القسم، يقدم المؤلفون إطارًا شاملاً لنمذجة التفاعلات بين الروبوت والإنسان في سياق اتخاذ القرار المتسلسل، حيث يحتاج كل وكيل أحيانًا إلى المساعدة بسبب القيود البيئية. يتم صياغة التفاعل كعملية قرار ماركوف جزئية قابلة للملاحظة (POMDP)، تلتقط ديناميات سلوك المساعدة والحالة الإيجابية الاجتماعية الكامنة لدى الإنسان. يتضمن النموذج مكونات متنوعة، بما في ذلك انتقالات الحالة بناءً على أفعال الروبوت وميول الإنسان الإيجابية الاجتماعية، التي يتم استنتاجها بدلاً من ملاحظتها مباشرة. يستخدم المؤلفون خوارزمية تعظيم التوقع (EM) لتقدير معلمات النموذج من بيانات التفاعل، مما يسمح للروبوت بتكييف أفعاله بناءً على الحالة الإيجابية الاجتماعية المستنتجة لدى الإنسان.
تشمل عملية التخطيط واتخاذ القرار أن يحتفظ الروبوت بحالة اعتقاد تعكس عدم يقينه بشأن ميول الإنسان الإيجابية الاجتماعية. من خلال حل معادلة بيلمان في فضاء الاعتقاد، يختار الروبوت أفعالًا تعظم المكافآت التراكمية المتوقعة، موازنًا بين التكاليف الفورية والفوائد التعاونية على المدى الطويل. يتحقق المؤلفون من نموذجهم من خلال دراسة مستخدمين تضم 540 مشاركًا في لعبة جمع الرموز، مما يظهر أن سلوك المساعدة للروبوت يزيد بشكل كبير من احتمال المساعدة البشرية. تكشف التحليلات الإحصائية أن أفعال الروبوت، وخاصة المساعدة، تعزز السلوك التعاوني، مما يبرز فعالية إطار ls-POMDP المقترح في تعزيز التفاعلات الإيجابية الاجتماعية.
DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2026.3668141
Publication Date: 2026-02-25
Author(s): Zahra Zahedi et al.
Primary Topic: Social Robot Interaction and HRI
Overview
In this research, the authors introduce a decision-theoretic framework designed for robots to strategically influence human prosocial behavior during repeated interactions. They conceptualize human prosociality as a latent state that evolves over time, enabling the robot to infer and shape this state through its actions, such as providing assistance and signaling. This framework is formalized as a latent-state Partially Observable Markov Decision Process (POMDP), where the robot learns the dynamics of state transitions and observations via expectation maximization.
The developed belief-based policy aims to balance task-oriented goals with social objectives, thereby selecting actions that optimize long-term cooperative outcomes. Empirical evaluations conducted through user studies demonstrate that the proposed policy significantly outperforms baseline strategies, both in enhancing team performance and in fostering increased human cooperative behavior.
Introduction
The introduction of this research paper emphasizes the significance of prosocial behavior—defined as voluntary actions to help others—in fostering cooperation within social groups. It categorizes prosociality into various forms, including proactive, reactive, altruistic, strategic, norm-driven, and empathic behaviors, highlighting that these tendencies are influenced by individual differences, contexts, and past interactions. The paper particularly focuses on the dynamics of prosocial behavior in human-robot interactions, where cooperation must emerge organically due to the absence of explicit instructions for assistance.
To address this, the authors propose a decision-theoretic framework known as a latent-state Partially Observable Markov Decision Process (ls-POMDP). This framework allows a robot to influence human prosociality over time by strategically choosing actions that not only advance its own tasks but also shape the human’s latent prosocial state. The robot’s decisions are informed by partial feedback from the human’s responses, enabling it to learn and adapt its behavior through an Expectation-Maximization (EM) approach. The effectiveness of this model is evaluated through user studies that simulate ad hoc interdependence, demonstrating that the learned policy enhances long-term cooperation and rewards compared to baseline strategies.
Discussion
In this section, the authors present a comprehensive framework for modeling interactions between a robot and a human in a sequential decision-making context, where each agent occasionally requires assistance due to environmental constraints. The interaction is formalized as a Partially Observable Markov Decision Process (POMDP), capturing the dynamics of helping behavior and the latent prosocial state of the human. The model incorporates various components, including state transitions based on the robot’s actions and the human’s prosocial tendencies, which are inferred rather than directly observed. The authors utilize the Expectation-Maximization (EM) algorithm to estimate model parameters from interaction data, allowing the robot to adapt its actions based on the inferred prosocial state of the human.
The planning and decision-making process involves the robot maintaining a belief state that reflects its uncertainty about the human’s prosocial disposition. By solving the Bellman equation in belief space, the robot selects actions that maximize expected cumulative rewards, balancing immediate costs with long-term cooperative benefits. The authors validate their model through a user study involving 540 participants in a token-collection game, demonstrating that the robot’s helping behavior significantly increases the likelihood of human assistance. Statistical analyses reveal that the robot’s actions, particularly helping, enhance cooperative behavior, highlighting the effectiveness of the proposed ls-POMDP framework in fostering prosocial interactions.