Phỏng vấn Amar Halilovic: Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích được cho robot - Robohub

Amar Halilovic, một nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Ulm ở Đức, đang tiến hành nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo có thể giải thích được (XAI) trong lĩnh vực robot, tập trung vào cách robot có thể tạo ra các lời giải thích về hành động của chúng—đặc biệt là trong điều hướng—phù hợp với sở thích và kỳ vọng của con người. Công trình của anh bao gồm phát triển các khung giải thích môi trường, đặc biệt trong các tình huống thất bại, sử dụng các phương pháp hộp đen và sinh tạo để tạo ra các lời giải thích bằng văn bản và hình ảnh. Anh cũng nghiên cứu cách lập kế hoạch các thuộc tính của lời giải thích như thời điểm, cách thể hiện và thời lượng, đồng thời hiện đang khám phá việc lựa chọn động các chiến lược giải thích dựa trên ngữ cảnh và sở thích người dùng. Halilovic thấy đặc biệt thú vị khi mọi người diễn giải hành vi của robot khác nhau tùy thuộc vào mức độ khẩn cấp hoặc bối cảnh thất bại, và cách mà kỳ vọng về lời giải thích thay đổi theo đó. Trong tương lai, anh dự định mở rộng khung của mình để cho phép thích ứng theo thời gian thực, giúp robot học hỏi từ phản hồi của người dùng và điều chỉnh lời giải thích ngay lập tức. Anh cũng mong muốn tiến hành nhiều nghiên cứu người dùng hơn để xác thực hiệu quả của các lời giải thích này trong các tình huống tương tác người-robot thực tế. Động lực của anh trong việc nghiên cứu điều hướng robot có thể giải thích được bắt nguồn từ sự quan tâm rộng hơn về tương tác người-máy và tầm quan trọng của AI dễ hiểu đối với sự tin tưởng và khả năng sử dụng. Trước khi học tiến sĩ, Amar đã học Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính tại Bosnia và Herzegovina và Thụy Điển. Ngoài nghiên cứu, anh thích du lịch và nhiếp ảnh, đồng thời coi trọng việc xây dựng một mạng lưới hỗ trợ gồm các cố vấn và đồng nghiệp để thành công trong học tập tiến sĩ. Phương pháp liên ngành của anh kết hợp lập kế hoạch biểu tượng và học máy để tạo ra các hệ thống robot có thể giải thích, nhạy cảm với ngữ cảnh và thích ứng với nhu cầu đa dạng của con người.