Towards an Interaction-Centered and Dynamically Constructed Episodic Memory for Social Robots

Hassan T, Kopp S. Towards an Interaction-Centered and Dynamically Constructed Episodic Memory for Social Robots. In: Companion of the 2020 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI ’20 Companion). New York: ACM; 2020.This paper outlines an interaction-centered and dynamically constructed episodic memory for social robots, in order to enable naturalistic, social human-robot interaction. The proposed model includes a record of multi-timescale events stored in the event history, a record of multi-timescale interval definitions stored as interaction episodes, and a set of links associating specific elements of the two records. The event history is constructed dynamically, depending on the occurrence of internal and external events. The interaction episodes are defined on the basis of robot-initiated and user-initiated interactions. The episodic memory is realised within a social human-robot interaction architecture, whose components generate events pertaining to the context and state of interaction

Recognizing emotional state of user based on learning method and conceptual memories

With the increased use of computers, electronic devices and human interaction with computer in the broad spectrum of human life, the role of controlling emotions and increasing positive emotional states becomes more prominent. If a user's negative emotions increase, his/her efficiency will decrease greatly as well. Research has shown that colors are to be considered as one of the most influential basic functions in sight, identification, interpretation, perception and senses. It can be said that colors have impact on individuals' emotional states and can change them. In this paper, by learning the reactions of users with different personality types against each color, communication between the user's emotional states and personality and colors were modeled for the variable "emotional control". For the sake of learning, we used a memory-based system with the user’s interface color changing in accordance with the positive and negative experiences of users with different personalities. The end result of comparison of the testing methods demonstrated the superiority of memory-based learning in all three parameters of emotional control, enhancement of positive emotional states and reduction of negative emotional states. Moreover, the accuracy of memory- based learning method was almost 70 percent

Reconnaissance et stabilité d'une mémoire épisodique influencée par les émotions artificielles pour un robot autonome

Les robots de service devront répondre aux besoins d'humains au quotidien. Nos milieux de vie diffèrent par leur configuration, les conditions environnementales, les objets qui s'y trouvent, les personnes présentes et les événements pouvant y survenir. Un grand défi de la robotique autonome est de permettre aux robots de s'adapter à n'importe quelle situation tout en étant efficace et sécuritaire dans l'exécution de tâches. À cette fin, une mémoire épisodique a le rôle d'emmagasiner et de classer les expériences d'un agent intelligent en lien avec les éléments du contexte spatio-temporel d'apprentissage. Ainsi, une mémoire épisodique s'avère un élément essentiel pour permettre au robot de mémoriser ses expériences dans le but de les réutiliser lors de situations similaires. Toutefois, pour qu'une mémoire épisodique puisse être utilisée par un robot autonome, elle doit pouvoir exploiter l'information provenant de capteurs asynchrones et bruités. De plus, elle doit pouvoir être influencée différemment selon l'importance des expériences vécues. Le but de ce projet de recherche est de concevoir et d'intégrer à un robot mobile une mémoire épisodique construite à partir d'un apprentissage non supervisé et qui favorise la mémorisation des expériences les plus pertinentes afin d'améliorer l'efficacité du robot dans l'exécution de sa tâche. À la base, l'approche repose sur des réseaux de neurones utilisant la Théorie de résonance adaptative (ART, pour Adaptive Resonance Theory). Deux réseaux ART sont placés en cascade afin de catégoriser, respectivement, les contextes spatiaux, appelés événements, et les séquences d'événements, appelées épisodes. Le modèle résultant, EM-ART (Episodic Memory-ART), utilise un module d'émotions artificielles afin d'influencer la dynamique d'apprentissage et d'utilisation des réseaux ART en favorisant la mémorisation et le rappel des expériences associées à de fortes intensités émotionnelles. Le rappel d'épisodes permet de prédire et d'anticiper les événements futurs, contribuant à améliorer l'adaptabilité du robot pour effectuer sa tâche. EM-ART est validé sur le robot IRL-1/TR dans un scénario de livraison d'objets. Les expérimentations réalisées en milieu réel permettent d'isoler les caractéristiques du modèle telles que la prédiction d'événements, la création d'épisodes et l'influence des émotions. Des simulations construites à partir de données réelles permettent aussi d'observer l'évolution de la structure du modèle sur une plus grande période de temps et dans des séquences différentes. Les résultats démontrent que le modèle EM-ART permet une récupération d'épisodes plus hâtive lorsque ceux-ci sont associés à une intensité émotionnelle élevée, permettant à IRL-1/TR d'utiliser la destination de sa dernière livraison pour accomplir la livraison en cours. Selon la séquence des expériences soumis au modèle, un plus grand nombre d'épisodes est créé si les premières expériences ne sont pas associées à des émotions élevées, puisqu'ils sont négligées en mémoire au détriment de la création de nouveaux épisodes plus distinctifs. Il en résulte une capacité faisant évoluer l'intelligence du robot à celle d'une entité capable d'apprendre de ses expériences évaluées selon sa propre perspective

An emotion and memory model for social robots : a long-term interaction

In this thesis, we investigate the role of emotions and memory in social robotic companions. In particular, our aim is to study the effect of an emotion and memory model towards sustaining engagement and promoting learning in a long-term interaction. Our Emotion and Memory model was based on how humans create memory under various emotional events/states. The model enabled the robot to create a memory account of user's emotional events during a long-term child-robot interaction. The robot later adapted its behaviour through employing the developed memory in the following interactions with the users. The model also had an autonomous decision-making mechanism based on reinforcement learning to select behaviour according to the user preference measured through user's engagement and learning during the task. The model was implemented on the NAO robot in two different educational setups. Firstly, to promote user's vocabulary learning and secondly, to inform how to calculate area and perimeter of regular and irregular shapes. We also conducted multiple long-term evaluations of our model with children at the primary schools to verify its impact on their social engagement and learning. Our results showed that the behaviour generated based on our model was able to sustain social engagement. Additionally, it also helped children to improve their learning. Overall, the results highlighted the benefits of incorporating memory during child-Robot Interaction for extended periods of time. It promoted personalisation and reflected towards creating a child-robot social relationship in a long-term interaction