[Translation from English to Japanese ] To implement Roadie, the devices need to have knowledge about what the motiva...

Original Text / English

To implement Roadie, the devices need to have knowledge about what the motivations, desires and goals of the users are. For getting this knowledge, we created a plan recognizer called EventNet. This plan recognizer uses knowledge mined from the OpenMind Commonsense knowledge base, a knowledge base of 770,000 English sentences describing everyday life, contributed by volunteers on the Web. We also use ConceptNet, a semantic network derived from parsing the sentences in OpenMind and applying a spreading activation algorithm. EventNet uses temporal knowledge from this corpus and spreading activation to infer a possible set of antecedent or subsequent actions.

Translation / Japanese

ローディーにとって重要なことは、装置に関しての、ユーザの意欲、欲求および目的は何かに関する知識を持つ必要があります。この知識を得るために、我々はEventNetと呼ばれている計画認識装置を作製しました。この計画認識装置はOpenMind Commonsense知識ベースから採掘される知識を使います。そして、770,000の英文の知識ベースが日常生活について記述します。そして、ウェブ上のボランティアがこれに貢献しています。さらに、私たちはConceptNet、拡散活性化アルゴリズムの適用OpenMindの中の文の解析に由来した意味ネットワーク、を使用します。EventNetは、先行するまたはその後の動作可能なセットを推測するために、拡散活性化アルゴリズムからの現時点の知識の集成を用います。

Translation / Japanese

Roadie を実装するためには、デバイスはユーザの動機、要求、目的についての知識を持っている必要がある。
この知識を得るために、私たちは EventNet と呼ばれるプラン認識機能を作成した。
このプラン認識機能は OpenMind コモンセンス・ナレッジベースから得られる知識を使う。
ナレッジベースは Web 上でボランティアの貢献を元に、日常生活で用いられる 770,000 の英文を集積している。
ここでは ConceptNet も利用される。ConceptNet は OpenMind での文の解析結果を元に構築されたセマンティック (意味) のネットワークであり、拡張活性アルゴリズムを応用したものだ。
EventNet は、後に続く可能性のある操作を推測するために、この集積された文書 (コーパス) と拡張活性から得られる一時的なナレッジを使用する。

Translation / Japanese

Roadieを実施するために、デバイスはユーザのモチベーション、要望および目的とは何かに関する知識を持つ必要があります。この知識を得るために、イベント・ネットと呼ばれるプラン認識装置を作製しました。このプラン認識装置は、オープンマインドなコモンセンスノーレッジベース、すなわちウェブ上のボランティアによって寄与された日常生活について記述する77万語の英文の知識ベースから得られた知識を使用します。さらに、コンセプトネット、つまりオープンマインドの文章を解析し、展開するアクティベーションアルゴリズムの適用することで得られたセマンティック・ネットワークを使用します。イベント・ネットは、前例あるいは後のアクションの可能性のあるセットを推測するためにこのコーパスからの一時的な知識および展開するアクティベーションを使用します。

Original Text / English

ROADIE uses EventNet to infer the user’s goals from his or her actions, and proposes specific device functions that might accomplish the user’s goal. This is illustrated below in the scenario.

The user interaction module maps the actions, goals and desires of the user to a format that the device controller can understand. This component works as a complement to the normal device’s interface, sensing the user’s interactions with the devices. It uses EventNet to find the implications of the user’s actions. We also used the Web to automatically collect pairs of device actions linked by temporal relations.

Translation / Japanese

ローディーは、彼または彼女のアクションからユーザの目的を推論するためにEventNetを使用し、ユーザの目的を達成する特定の装置機能を提案します。
これは、シナリオの中で例証されます。ユーザーインタラクションモジュールは、ユーザーの動作、目的と欲求を装置コントローラが理解することができるフォーマットに描き出します。この部品は通常の装置のインターフェースを補うものとして動きます。そして、装置でユーザーのインタラクションを感知します。さらに、私たちは、現在の関係によってリンクしたペアの装置アクションを自動的に集めるためにウェブを使用しました。

Translation / Japanese

ROADIE は、ユーザの操作からその目的を推測するために EventNet を利用し、その目的を達成するであろうデバイス機能を提案する。
このシナリオでは下図のようになる。

ユーザー対話モジュールは、ユーザの操作、目的、要望を対応付け、デバイスコントローラが理解できる形式にフォーマットする。
このコンポーネントは通常のデバイスのインターフェイスとして動作し、ユーザーとデバイス間の対話を感知している。
ユーザー操作との関連を見つけるためには EventNet を利用してる。
一時的な関連によって紐付けられたデバイス操作の組み合わせを自動的に収集するために、Web も利用される。

Translation / Japanese

Roadieは、各個人のアクションからユーザの目的を推測するためにイベント・ネットを使用し、ユーザの目的を成し遂げる特定のデバイス機能を提案します。これは、ある場合を仮定して以下のような例をあげます。ユーザ・インタラクション・モジュールは、ユーザのアクション、目的、要望をデバイス・コントローラーが理解できるようなフォーマットへの変更を行います。ユーザのデバイスとのインタラクションを感知し、正常なデバイスのインターフェースへの補足として、このコンポーネントは動作します。それはユーザ・アクションの係り合いを検出するためにイベント・ネットを使用します。さらに、一時的な関係によってリンクしたデバイス・アクションを自動的に集めるためにウェブを使用しました。

Translation / Japanese

ローディーは、EventNetをユーザーの行動から目的を推定するために使用し、目的を達成できると推される特定のデバイス機能を提案する。これは、シナリオの下に図解されている。

ユーザーインタラクションモジュールは、デバイスコントローラーが理解できるフォーマットを作るため、ユーザーの行動、願望、目的を測定する。この構成要素は通常デバイスインターフェースの補助、ユーザーとデバイスの相互作用の感知として作動する。それには、ユーザーの行動に含まれる意味を見つけるため、EventNetが使用される。我々はまた、時間的順序によってリンクされるデバイス行動のペアを自動的に収集するため、ウェブを使用した。

Original Text / English

For example, if the user plugs in his or her guitar, the system infers that it is likely that the user wants to play music. It is also responsible for providing an explanation about the behavior and functionality. The input nodes are calculated using templates with English descriptions of the device’s changes of state. Then the output nodes are matched against a text description of the available goals.

Translation / Japanese

例えば、ユーザーがギターの線を繋いだとする。システムはユーザーが音楽を演奏したいのだとろう推測する。
これは振る舞いと機能に意味を与えるために重要なことでもある。
入力されたノードは、デバイスの状態変化について説明した英文のテンプレートを用いて処理される。
そして、出力ノードは利用可能なゴールについてのテキストの説明文に適用されることになる。

Translation / Japanese

例えば、ユーザが彼または彼女のギターを差し込めば、システムはユーザが音楽を演奏したいだろうと推論します。それも、ふるまいと機能について説明を提供する役割を果たします。入力ノードは、状態の装置の変化を英語の説明でテンプレートを使用して計算されます。それから、出力ノードは、利用可能な目的のテキスト説明と比べられます。

Translation / Japanese

例えば、ユーザが彼らのギターを差し込めば、システムはユーザが音楽を演奏したいのだろうと思います。さらに、それは行動と機能性に関する説明を提供するものとなります。インプット・ノードは、デバイスの状態の変更を英語の記述でテンプレートを使用して計算されます。その後、アウトプット・ノードは利用可能な目的のテキスト記述文にマッチします。

Original Text / English

The planner is used to infer the set of actions needed to configure the devices to satisfy the user’s goal. The planner decomposes the desired states to single actions that the devices can execute and creates alternative actions when something unexpected occurs. Also, the planner keeps track of the recently performed actions and whether they succeed or not. If it is impossible to accomplish the goal, the system uses this information to provide the user advice to debug and potentially correct the problem. Roadie uses the standard Graphplan implementation.

Translation / Japanese

プランナーは、ユーザーの目的を満たすために必要な一連のデバイスの設定を推測するために利用される。
プランナーは要求された状態を個別の操作に分解する。これは、予期しない状態が発生したときに、デバイスが代替の操作を作成したり実行したりできるようにするためである。
また、プランナーは最近実行された操作と、それが成功したかどうかを記録している。
もしゴールが達成できたら、システムはこの情報を利用して、デバッグや問題解決のためのアドバイスとしてユーザーへ提供する。Roadie は標準的な Graphplan の実装を利用している。

ittetsu- almost 14 years ago
申し訳ありません。
(誤) もしゴールが達成できたら、
(正) ゴールが達成できない場合、

Translation / Japanese

プランナーは、ユーザの目的を満たしデバイスを形成するのに必要とされるアクションを予測するために使用されます。プランナーは、予期しないものが生じる場合、デバイスが実行し代替アクションを作成できる唯一のアクションへ要望の状態を分析していきます。さらにプランナーは、最近行なわれたアクションおよび成功するかどうかの追跡調査を行います。目的を達成することができない場合、システムはその問題をデバッグし修正の可能性があるユーザ・アドバイスを与えるため、この情報を使用します。Roadieはスタンダード・グラフプラン・インプリメンテーションを使用します。

Translation / Japanese

プランナーは、ユーザーの目的を達成するためのデバイスを設定するのに必要な行動のパターンを推定する役割を果たす。プランナーは不測の事態が生じた場合、デバイスが代替案を制作、遂行できるシングルアクションに望まれる状態を分析する。また、プランナーは成功の有無に係わらず、最近実行した行動のトラックを保持する。目的を達成することができない場合、システムはデバグのユーザーアドバイスを指示するためこの情報を使い、潜在的に問題を正す。ローディーは、標準Graphplanインプリメンテーションを使用する。

Original Text / English

In addition, the planner’s goals serve as a model of the capabilities of the available devices. This knowledge helps to constrain the broad options provided by EventNet. If the user says that she or he wants to hear some music, EventNet might retrieve that dancing is related to music, but since no capabilities of the device relate to dancing, those irrelevant nodes will be filtered away. The planner is also responsible for finding the states of the devices that are conflicting with the desired goal.

Translation / Japanese

さらに、計画者のゴールは、利用可能な装置の能力モデルとして役立ちます。
この知識は、EventNetによって提供される広いオプションを制御するのを助けます。彼女または彼がある音楽を聞きたいとユーザが言えば、EventNetは音楽と関連のあるダンスを検索するかもしれません、しかし、その装置がダンスに関連した能力がないことが認識されると、それらの無関係なノードは古いにかけられ後回しにされるでしょう。さらに、計画者は、希望のゴールと矛盾している装置の状態を見つける役割を果たします

Translation / Japanese

さらに、プランナーのゴールは、利用可能なデバイスの能力のモデルとなる。
この知識は EventNet が多すぎる選択を提示するのを抑制する助けとなる。
ユーザーが音楽を聴きたいと言った時、EventNet は音楽に関連するということでダンスを持ってくるかもしれない。しかしデバイスにはダンスに関連する機能は無い。こういった不適切なノードを除外することができるようになる。
プランナーには、目的のゴールと競合する状態にあるデバイスを見つける責任もある。

Translation / Japanese

さらに、プランナーの目的は利用可能なデバイスの能力のモデルとして機能します。この知識は、イベント・ネットによって提供される広いオプションを抑制するときの助けとなります。ある音楽を聞きたいとユーザが言った場合、イベント・ネットはダンスは音楽と関係があることを検索するかもしれませんが、デバイスの能力がダンスに関係がないので、それらの無関係のノードは取り除かれるでしょう。プランナーは、要望している目的と矛盾しているデバイスの状態を検知することにも責任を負います。

Original Text / English

The device interface is the module responsible for making the devices communicate with the rest of the system. It is responsible for controlling and monitoring the devices, querying EventNet and sending the goals to the planner. This module has a text string for each change in state of the device, like “turn on the device,” “I insert a music CD.” In addition, it has all the possible goals that might be reached with the current devices: both natural language, and as a planner goal with the slots and its acceptable types.

Translation / Japanese

装置インターフェースは、デバイスを他のシステムと通信させるための役割を果たすモジュールです。それは装置を制御して、モニターする役割を果たします。そして、EventNetに問い合わせて、プランナーに目標を送ります。このモジュールにはそれぞれの装置の状態の変化ごとにテキスト文字列があります、「装置をオンにしてください」、「私は、音楽CDを挿入します。」のように、さらに、それは現在の装置で達されるかもしれないすべての可能な目標をとらえます：両方の自然言語、そして、スロットとその許容できるタイプによるプランナーゴールとして。

Translation / Japanese

デバイスインターフェースは、デバイスと他のシステムとのコミュニケーションを作る役割のモジュールである。デバイスのコントロールおよびモニター、EventNetのクエリー、そしてプランナーに目的を送信する役割を果たす。このモジュールは、デバイスの「デバイスを起動する」「音楽CDを挿入する」など、それぞれの状態変化に応じたテキストを持つ。他にも、新しいデバイスで実現できるであろう目標を持つ：自然な言葉、プランナーとしての目標スロットおよび、その容認されるタイプ

Translation / Japanese

デバイスインターフェイスは、デバイスがシステムの残りの部分と通信できるようにするための責任を負うモジュールだ。
その責任とは、デバイスを制御し、モニターし、EventNet に問い合わせてゴールをプランナーに送信することだ。
このモジュールはデバイスの状態の変化ごとにテキスト文字列を持っている。
"turn on the device," (デバイスを起動)、 "I insert a music CD." (音楽CDを挿入する) のようなものだ。
加えて、デバイスインターフェイスは、自然言語と (スロットに受入可能なタイプの) プランナーのゴールとの両方の形式で
現在のデバイスで可能性のある全てのゴールを保持している。

Original Text / English

For example, it has <”play the music CD”, (play-music-cd [cd- player-device] [speaker-device])> for playing a music CD. So, to set up the action play-music-cd it looks for CD players and speakers and sets those particular devices into the planner. Also, English templates for each possible planner step are used to create explanations in natural language. The matching between two phrases are made using EventNet’s semantic link algorithm.

Translation / Japanese

例えば、それが、音楽CDを再生するために（再生-音楽-cd［cd-プレーヤー-装置］［スピーカー装置］）、という機能を持っています。したがって、音楽cd再生という動作ををセット・アップするために、それはCDプレイヤーとスピーカーを捜し、計画者へ特にそれらの装置をセットします。さらに、個々の可能な計画者ステップの英語のテンプレートは自然言語で説明を作成するために使用されます。
2つのフレーズの間のマッチングは、EventNetの意味的なリンクアルゴリズムを使うようにされます。

Translation / Japanese

例えば、音楽CDを再生するために <"音楽CDの再生", (音楽CDの再生 [CD - プレイヤーデバイス] [スピーカーデバイス])> があったとする。すると "音楽CDの再生" 操作を設定するために CDプレイヤーとスピーカーを探されて、これらの該当デバイスをプランナーに設定される。さらに、プランナーの各ステップのための英文テンプレートが説明文を自然言語で作るために利用される。この二つのフェーズのマッチングは EventNet の 意味的リンクアルゴリズムによってなされる。

Translation / Japanese

たとえば、音楽CDを再生するために、<” play the music CD（音楽CD を再生）”, ([play-music-cd（play-music-cd（音楽-CD-再生） [cd- player-device （CD-プレーヤー-装置）] [speaker-device（スピーカー-装置）])>というテキストを持ちます。よって、音楽CDの再生というアクションを設定するには、CDプレーヤーとスピーカーを探して、これらの機器をプランナに設定します。また、ありえるプランナの各ステップにある英語のテンプレートを使用して自然言語で説明を作成します。2つのステップを組み合わせるには、EventNetの意味論のリンクアルゴリズムが使用されます。

Original Text / English

We do not assume that action sequences will never fail. Problems inherent to devices - malfunctions or misunderstandings between the user and Roadie - might emerge. Debugging consists of looking for the causes of unexpected results. For each step, we can show why the step is important, how the user can perform the step, what the consequences are of not doing this step, what the results are of performing it, and the things that might go wrong while trying to perform the step. If the user does not find this information sufficient to solve the problem, the system can automatically send queries to online search engines, user manuals, user group forums, etc.

Translation / Japanese

私たちは、アクション・シーケンスが失敗しないと考えません。装置(ユーザとローディーの間の不調あるいは誤解)に固有の問題は出現するかもしれません。デバッギングは、予期しない結果の原因を捜すことから成ります。
各ステップに関して、私たちはそのステップはなぜ重要か、、どのようにしてユーザはステップを行なうことができるか、そのステップを実行しないならどのような結果になるか、そのステップを実行すると悪い結果になるに違いない事など、を示す事ができる。ユーザがその問題を解決するのに十分なこの情報を見つけなければ、システムは自動的に、オンライン検索エンジン、ユーザ・マニュアル、ユーザ・グループ・フォーラムなどへ質問を送ることができます。

Translation / Japanese

私たちは操作のシーケンスが絶対に失敗しないとは思っていない。
デバイスに問題はつきものだ - 調子が悪かったり、ユーザーと Roadie の間で行き違いが起きることも、ありえるだろう。
デバッグは、予期しない結果の原因を探すことである。
なぜこのステップが重要なのか、ユーザーはどうやってこのステップをは実行するのか、このステップを実行しなければどうなるのか、実行した結果はどうなのか。ステップを実行しているときに何かがおかしくなったかもしれない。そのそれぞれのステップを見ることが可能である。
もしユーザーが問題解決に至る情報を得られなかった場合、システムはオンラインのサーチエンジンや、ユーザーマニュアル、ユーザフォーラムなどに
自動的に問い合わせることができる。

Translation / Japanese

私たちはアクションのシーケンスが必ず成功するとは期待しません。問題は機器に発生するものであり、つまり、故障やユーザーとローディ間での誤解などが発生する可能性があります。デバッグ機能は予想外の結果の発生原因を探します。各ステップにおいて、そのステップが重要な理由、ユーザーがどそのステップを行う方法、ステップを行わない場合の結果、さらにそのステップを行う場合に発生しやすい間違いなどをローディに教えることができます。ユーザーがこの情報では問題解決に不十分と感じた場合、システムはオンライン検索エンジンや、ユーザーマニュアル、またはユーザーグループのフォーラムに問い合わせを自動的に送信します。

Original Text / English

Collaborative or mixed-initiative interfaces are software agents that cooperate with the user to satisfy goals. The outstanding system within this paradigm is Collagen. Collagen works by having two avatars, one representing an agent and the other the user. Both agents can communicate by directly manipulating a shared user interface. Task models are used to map high-level goals into concrete device operations. We were inspired by many of Collagen’s interaction features in the design of Roadie.

Translation / Japanese

協力的なインターフェースあるいは混合イニシアチブのインターフェースはユーザとゴールを満たすように協力するソフトウェアエージョントです。このパラダイム内の顕著なシステムはコラーゲンです。コラーゲンは、あるエージェントを表わすものおよび他のユーザーという２つの化身を持っていることにより機能します。両方のエージェントは共有されるユーザ・インターフェースを直接操作することにより通信することができます。タスクモデルは、高いレベルの達成を具体的な装置の操作方法を描き出すのに用いられます。我々は、Roadieの設計から、Collagenのインタラクション機能の多くの影響を受けました。

Translation / Japanese

協調型、あるいは主導権混合型のインターフェイスは、ユーザーの目的を満たすことに協力するソフトウェアエージェントである。
このパラダイムにおいて傑出したシステムは Collagen だ。
Collagen は二人のアバターを使って動作する。一人はエージェントを表し、もう一人はユーザーを表す。
両方のエージェントは共有のユーザーインターフェイスを通じて直接操作することにより会話できる。
ハイレベルなゴールと具体的なデバイス操作を対応づけるためにはタスクモデルが使われる。
私たちは Roadie の設計において Collagen の対話機能に大いにインスパイアされた。

Translation / Japanese

共同作業または混合判断を行うインターフェイスが、ゴールの到達を目的としてユーザーと協力するソフトウェアエージェントです。このパラダイムの中で最も優れたシステムはCollagenです。Collagenは、エージェントとユーザーの代理である2つのアバターを持つことで作動します。どちらのエージェントも、ユーザーインターフェイスを共有して、それを直接操作することでコミュニケーションを成立させることができます。タスクモデルを使用してハイレベルのゴールを機器の具体的な操作にマップします。私たちはローディの設計中に、Collagenのインタラクション機能の多くからインスピレーションをもらいました。

Original Text / English

Learning from user’s habits can be done in two ways. First, we can raise the weight of the links when goals are chosen and lower them when they are not chosen. Also, since Roadie can show the output of EventNet’s temporal traces, the user should be able to mark the output links that are incorrect. A learning facility would also allow us to streamline the interface in the case that the user wants to perform simple tasks that they already know how to do and the system behaves as expected.

Translation / Japanese

ユーザの習慣からの学習は2つの方法で行うことができます。最初に、目標が選ばれる場合、私たちは、リンクの重量を上げることができ、それらが選ばれない場合、それらを低下させます。さらに、ローディーがEventNetのテンプレート・トレースを示すことができるので、ユーザは正しくない出力リンクをマークすることができるに違いありません。ユーザーが彼らがすでにする方法を知っている単純な仕事を果たしたい場合には、学習機能によって我々がインターフェースを合理化することもできます、そして、システムは予想通りにふるまいます。

Translation / Japanese

ユーザーの習慣から学ぶということは、2つの方法でなされる。
1つめは、ゴールが選ばれたときはリンクの重みを上げ、選ばれなかったときは下げること。
また、Roadie では EventNet の一時的なトレースを出力して見ることができるので、ユーザーは間違った出力リンクに印をつけておくことができる。
機能について学ぶと、すでにやり方もシステムが期待通り動くことも知っているような単純なタスクをユーザーが実行したいと思った場合におけるインターフェイスを、より滑らかにすることも可能になるかもしれない。

Translation / Japanese

ローディがユーザーの行動様式から学習するためには、2通りの方法があります。1つはゴールが適切に選択された場合はリンクの重みを増やし、選択されなかった場合は、リンクの重みを減らすという方法です。また、ローディはEventNetの一時的な追跡のアウトプットを表示できるので、ユーザーは不正確なアウトプットリンクをマークすることができます。学習補助機能を使用して、ユーザーが自分で実行方法を知っている単純なタスクを行いたい場合に、システムがそれを受容して作動するように、インターフェイスを変更したりすることもできます。