A Social Robot with Inner Speech for Dietary Guidance
作者: Valerio Belcamino, Alessandro Carfì, Valeria Seidita, Fulvio Mastrogiovanni, Antonio Chella
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-05-13
💡 一句话要点
提出一种基于内在语言的社交机器人，用于提供更透明和可信赖的膳食指导。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 社交机器人 内在语言 膳食指导 人机交互 可解释性 大型语言模型 知识图谱
📋 核心要点
- 现有社交机器人在膳食指导方面缺乏透明性，难以建立用户信任，影响了人机交互的自然性和参与度。
- 该论文提出一种基于内在语言的社交机器人架构，通过模拟人类的思考过程，使机器人的决策过程更加透明和可解释。
- 通过计算效率测量和用户研究验证了该架构的有效性，表明内在语言能够提高机器人行为的可解释性和用户信任度。
📝 摘要（中文）
本文探讨了使用内在语言作为增强社交机器人膳食建议透明度和信任度的机制。在人类中，内在语言构建了思维过程和决策过程；在机器人技术中，它通过明确推理过程来提高可解释性。这在医疗保健场景中至关重要，在这些场景中，对机器人助手的信任取决于准确的建议和类人对话，从而使交互更加自然和引人入胜。在此基础上，我们开发了一种提供膳食建议的社交机器人，并为该架构提供了内在语言能力，以验证用户输入、改进推理并生成清晰的理由。该系统集成了用于自然语言理解的大型语言模型和用于结构化膳食信息的知识图谱。通过使决策更加透明，我们的方法增强了信任并改善了医疗保健领域的人机交互。我们通过测量架构的计算效率并进行小型用户研究来验证这一点，该研究评估了内在语言在解释机器人行为方面的可靠性。
🔬 方法详解
问题定义：现有社交机器人在提供膳食建议时，往往缺乏透明的决策过程，用户难以理解机器人为何给出特定的建议。这导致用户对机器人的信任度降低，影响了人机交互的有效性。因此，需要一种方法来提高社交机器人的可解释性，使其能够清晰地表达其推理过程，从而增强用户的信任感。
核心思路：该论文的核心思路是借鉴人类的内在语言机制，为社交机器人配备类似的“思考”能力。通过模拟人类在做出决策前的内部对话过程，机器人能够更加清晰地表达其推理过程，从而提高决策的透明度和可解释性。这种方法旨在弥合人与机器之间的认知差距，增强用户对机器人的信任感。
技术框架：该系统主要包含以下几个模块：1) 自然语言理解模块，使用大型语言模型（LLM）来解析用户输入的膳食信息和需求。2) 知识图谱模块，存储结构化的膳食信息，例如食物的营养成分、卡路里含量等。3) 内在语言模块，负责模拟机器人的思考过程，生成中间推理步骤和决策依据。4) 膳食建议生成模块，根据内在语言模块的输出和知识图谱中的信息，生成最终的膳食建议。5) 交互模块，负责与用户进行对话，解释机器人的决策过程。
关键创新：该论文的关键创新在于将内在语言的概念引入到社交机器人领域，并将其应用于膳食指导任务。通过模拟人类的思考过程，机器人能够更加清晰地表达其推理过程，从而提高决策的透明度和可解释性。这种方法不仅增强了用户的信任感，也为社交机器人在医疗保健领域的应用开辟了新的可能性。
关键设计：内在语言模块的设计是关键。具体实现细节未知，但推测可能涉及：1) 定义一系列规则或模板，用于生成中间推理步骤。2) 使用LLM生成更自然和流畅的解释文本。3) 设计一种机制来评估内在语言的质量，例如通过用户反馈或专家评估。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究通过计算效率测量和用户研究验证了所提出架构的有效性。计算效率测量表明该架构具有良好的性能。用户研究表明，内在语言能够显著提高机器人行为的可解释性，增强用户对机器人的信任感。具体性能数据和提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能健康助手、个性化膳食推荐系统、老年人照护机器人等领域。通过提高机器人决策的透明度和可解释性，增强用户信任，促进人机协作，从而改善用户的健康管理和生活质量。未来，该技术有望扩展到其他需要高度信任和可解释性的领域，如金融咨询、法律援助等。
📄 摘要（原文）
We explore the use of inner speech as a mechanism to enhance transparency and trust in social robots for dietary advice. In humans, inner speech structures thought processes and decision-making; in robotics, it improves explainability by making reasoning explicit. This is crucial in healthcare scenarios, where trust in robotic assistants depends on both accurate recommendations and human-like dialogue, which make interactions more natural and engaging. Building on this, we developed a social robot that provides dietary advice, and we provided the architecture with inner speech capabilities to validate user input, refine reasoning, and generate clear justifications. The system integrates large language models for natural language understanding and a knowledge graph for structured dietary information. By making decisions more transparent, our approach strengthens trust and improves human-robot interaction in healthcare. We validated this by measuring the computational efficiency of our architecture and conducting a small user study, which assessed the reliability of inner speech in explaining the robot's behavior.