本文将社会实践的模型描述为一种理论框架，可以管理与培训沟通技能培训医生的特定目标的对话。为了这个目标，在交流中管理对话的域推理器！\ cite {jeuring}认真的游戏被视为基础。由于在某种情况下选择特定的社会实践是非平凡的，因此我们使用概率模型来选择社会实践，以作为实施符合社会实践模型的代理体系结构的一步。

我们展示了一个讲故事机器人，通过ACT-R认知架构控制，能够采用不同的说服技术和道德阶段，同时对关于Covid-19的一些主题进行交谈。论文的主要贡献包括在对话期间，在代理程序内记忆中可用的有说服力技术的使用（如果有）使用（如果有的话）的需求驱动模型的提议。在这种模型中测试的说服技术组合从使用讲故事，以绘制技术和基于修辞的参数。据我们所知，这代表了建立一个有说服力的代理商，能够整合关于对话管理，讲故事和说服技术以及道德态度的明确接地的认知假设的混合。本文介绍了63名参与者对系统的探索性评估结果

大规模的语言技术越来越多地用于与人类在不同情况下的各种形式的交流中。这些技术的一种特殊用例是对话剂，它会根据提示和查询输出自然语言文本。这种参与方式提出了许多社会和道德问题。例如，将对话剂与人类规范或价值观相结合意味着什么？它们应该与哪些规范或价值观保持一致？如何实现这一目标？在本文中，我们提出了许多步骤来帮助回答这些问题。我们首先要对对话代理人和人类对话者之间语言交流的基础进行哲学分析。然后，我们使用此分析来识别和制定理想的对话规范，这些规范可以控制人类与对话代理之间的成功语言交流。此外，我们探讨了如何使用这些规范来使对话剂与在一系列不同的话语领域中的人类价值相结合。最后，我们讨论了我们对与这些规范和价值观一致的对话代理设计的建议的实际含义。

事实证明，在学习环境中，社会智能代理（SIA）的部署在不同的应用领域具有多个优势。社会代理创作工具使场景设计师能够创造出对SIAS行为的高度控制的量身定制体验，但是，另一方面，这是有代价的，因为该方案及其创作的复杂性可能变得霸道。在本文中，我们介绍了可解释的社会代理创作工具的概念，目的是分析社会代理的创作工具是否可以理解和解释。为此，我们检查了创作工具Fatima-Toolkit是否可以理解，并且从作者的角度来看，其创作步骤可以解释。我们进行了两项用户研究，以定量评估Fatima-Toolkit的解释性，可理解性和透明度，从场景设计师的角度来看。关键发现之一是，法蒂玛 - 库尔基特（Fatima-Toolkit）的概念模型通常是可以理解的，但是基于情感的概念并不那么容易理解和使用。尽管关于Fatima-Toolkit的解释性有一些积极的方面，但仍需要取得进展，以实现完全可以解释的社会代理商创作工具。我们提供一组关键概念和可能的解决方案，可以指导开发人员构建此类工具。

There has been a recent resurgence in the area of explainable artificial intelligence as researchers and practitioners seek to make their algorithms more understandable. Much of this research is focused on explicitly explaining decisions or actions to a human observer, and it should not be controversial to say that looking at how humans explain to each other can serve as a useful starting point for explanation in artificial intelligence. However, it is fair to say that most work in explainable artificial intelligence uses only the researchers' intuition of what constitutes a 'good' explanation. There exists vast and valuable bodies of research in philosophy, psychology, and cognitive science of how people define, generate, select, evaluate, and present explanations, which argues that people employ certain cognitive biases and social expectations towards the explanation process. This paper argues that the field of explainable artificial intelligence should build on this existing research, and reviews relevant papers from philosophy, cognitive psychology/science, and social psychology, which study these topics. It draws out some important findings, and discusses ways that these can be infused with work on explainable artificial intelligence.

最近的自主代理和机器人的应用，如自动驾驶汽车，情景的培训师，勘探机器人和服务机器人带来了关注与当前生成人工智能（AI）系统相关的至关重要的信任相关挑战。尽管取得了巨大的成功，基于连接主义深度学习神经网络方法的神经网络方法缺乏解释他们对他人的决策和行动的能力。没有符号解释能力，它们是黑色盒子，这使得他们的决定或行动不透明，这使得难以信任它们在安全关键的应用中。最近对AI系统解释性的立场目睹了可解释的人工智能（XAI）的几种方法;然而，大多数研究都专注于应用于计算科学中的数据驱动的XAI系统。解决越来越普遍的目标驱动器和机器人的研究仍然缺失。本文评论了可解释的目标驱动智能代理和机器人的方法，重点是解释和沟通代理人感知功能的技术（示例，感官和愿景）和认知推理（例如，信仰，欲望，意图，计划和目标）循环中的人类。审查强调了强调透明度，可辨与和持续学习以获得解释性的关键策略。最后，本文提出了解释性的要求，并提出了用于实现有效目标驱动可解释的代理和机器人的路线图。

在最近的工作中已显示出一种模式指导的对话管理方法，可以有效地创建能够充当友好同行或任务助理的强大定制虚拟代理。但是，这些方法在开放式，混合初始性领域中的成功应用仍然难以捉摸 - 尤其是在诸如虚拟标准化患者之类的医疗领域，在这种复杂的互动很常见的情况下 - 比以前的系统需要更广泛，更灵活的对话管理能力提供。在本文中，我们描述了用于开发索菲（Sophie）的通用架构指导的对话管理框架，Sophie是一种虚拟标准化的癌症患者，可让医生方便地练习与患者的互动。我们对医学生和索菲之间的对话进行了众包评估。我们的经纪人被认为是自然，情感上适当的反应，并且与她作为癌症患者的角色一致。此外，它大大优于对人类标准化患者语料库进行微调的端到端神经模型，这证明了模式引导方法的优势。

这项工作介绍了一种在开放世界游戏中为非演奏世界运动而创作非玩家角色（NPC）的社会建筑模型的实施，该游戏受到基于代理建模的学术研究的启发。就丰富的对话和响应行为而言，可信的NPC创作是繁重的。我们简要介绍了为此任务使用社会代理体系结构的特征和优势，并描述了社会代理体系结构CIF-CK作为Mod Social NPC的实现

The concept of intelligent system has emerged in information technology as a type of system derived from successful applications of artificial intelligence. The goal of this paper is to give a general description of an intelligent system, which integrates previous approaches and takes into account recent advances in artificial intelligence. The paper describes an intelligent system in a generic way, identifying its main properties and functional components. The presented description follows a pragmatic approach to be used in an engineering context as a general framework to analyze and build intelligent systems. Its generality and its use is illustrated with real-world system examples and related with artificial intelligence methods.

This volume contains revised versions of the papers selected for the third volume of the Online Handbook of Argumentation for AI (OHAAI). Previously, formal theories of argument and argument interaction have been proposed and studied, and this has led to the more recent study of computational models of argument. Argumentation, as a field within artificial intelligence (AI), is highly relevant for researchers interested in symbolic representations of knowledge and defeasible reasoning. The purpose of this handbook is to provide an open access and curated anthology for the argumentation research community. OHAAI is designed to serve as a research hub to keep track of the latest and upcoming PhD-driven research on the theory and application of argumentation in all areas related to AI.

本文介绍了多代理系统中混合代理的开发的尴尬架构。尴尬的代理商可以实时重新配置他们的计划，以便在不断变化的环境和社会环境下与社会角色要求保持一致。拟议的混合体系结构利用面向行为的设计（BOD）来开发具有反应性计划和完善的歌剧框架的代理，以提供组织，社交和互动定义，以验证和调整代理的行为。 Opera和Bod可以共同实现代理计划的实时调整，以实现不断发展的社会角色，同时为促进各个代理商的行为变化的互动提供了透明度的额外好处。我们介绍了这种体系结构，以激发传统的符号和基于行为的AI社区之间的桥接，在该社区中，这种合并的解决方案可以帮助MAS研究人员追求建立更强大，更强大的智能代理团队。我们使用DOTA2，这是一种成功取决于社交互动的游戏，作为证明我们提出的混合体系结构的示例实现的媒介。

最近围绕语言处理模型的复杂性的最新炒作使人们对机器获得了类似人类自然语言的指挥的乐观情绪。人工智能中自然语言理解的领域声称在这一领域取得了长足的进步，但是，在这方面和其他学科中使用“理解”的概念性清晰，使我们很难辨别我们实际上有多近的距离。目前的方法和剩余挑战的全面，跨学科的概述尚待进行。除了语言知识之外，这还需要考虑我们特定于物种的能力，以对，记忆，标签和传达我们（足够相似的）体现和位置经验。此外，测量实际约束需要严格分析当前模型的技术能力，以及对理论可能性和局限性的更深入的哲学反思。在本文中，我将所有这些观点（哲学，认知语言和技术）团结在一起，以揭开达到真实（人类般的）语言理解所涉及的挑战。通过解开当前方法固有的理论假设，我希望说明我们距离实现这一目标的实际程度，如果确实是目标。

在某些情况下，没有专业的人类接触。因此，一个人的问题和恐惧仍然存在。载人的火星飞行肯定是这样的情况。表现出同理心并协助宇航员的语音助手可能是解决方案。在Space Thea项目中，使用Google Assistant和DialogFlow Essentials开发了具有此类功能的原型。语音助手具有基于功能智力，诚意，创造力和情商等特征的个性。它在七种不同的场景中证明了自己，旨在代表宇航员的日常生活，解决了运营危机和人类问题。本文详细介绍了七个方案，并列出了语音助手的技术和概念基础。最后，陈述了最重要的结果，并总结了章节。

建立能够参与与人类社会互动的自治代理是AI的主要挑战之一。在深度加强学习（DRL）领域内，这一目标激励了多种作品上体现语言使用。然而，目前的方法在非常简化和非多样化的社交场合中关注语言作为通信工具：语言的“自然”减少到高词汇大小和变异性的概念。在本文中，我们认为针对人类级别的AI需要更广泛的关键社交技能：1）语言在复杂和可变的社会环境中使用; 2）超越语言，在不断发展的社会世界内的多模式设置中的复杂体现通信。我们解释了认知科学的概念如何帮助AI向人类智力绘制路线图，重点关注其社会方面。作为第一步，我们建议将目前的研究扩大到更广泛的核心社交技能。为此，我们展示了使用其他（脚本）社会代理商的多个网格世界环境来评估DRL代理商社交技能的基准。然后，我们研究了最近的Sota DRL方法的限制，当时在Sowisai上进行测试并讨论熟练社会代理商的重要下一步。视频和代码可在https://sites.google.com/view/socialai找到。

以任务为导向的对话系统（TODS）继续升高，因为各种行业发现有效地利用其能力，节省时间和金钱。然而，即使是最先进的TOD尚未达到其全部潜力。TOD通常具有主要设计专注于完成手头的任务，因此任务分辨率的度量应优先考虑。可能会忽略可能指向对话的其他可能指向成功或其他方面的会话质量属性。这可能导致人类和对话系统之间的相互作用，让用户不满意或沮丧。本文探讨了对话系统的评价框架的文献，以及对话系统中的会话质量属性的作用，看起来，如何以及在与对话系统的性能相关的情况下，如何相关。

语言是协调问题的强大解决方案：他们提供了稳定的，有关我们所说的单词如何对应于我们头脑中的信仰和意图的共同期望。然而，在变量和非静止社会环境中的语言使用需要语言表征来灵活：旧词在飞行中获取新的临时或合作伙伴特定含义。在本文中，我们介绍了柴（通过推理的连续分层适应），一个分层贝叶斯的协调理论和会议组织，旨在在这两个基本观察之间调和长期张力。我们认为，沟通的中央计算问题不仅仅是传输，如在经典配方中，而是在多个时间尺度上持续学习和适应。合作伙伴特定的共同点迅速出现在数型互动中的社会推论中，而社群范围内的社会公约是稳定的前锋，这些前锋已经抽象出与多个合作伙伴的互动。我们展示了新的实证数据，展示了我们的模型为多个现象提供了对先前账户挑战的计算基础：（1）与同一合作伙伴的重复互动的更有效的参考表达的融合（2）将合作伙伴特定的共同基础转移到陌生人，并（3）交际范围的影响最终会形成。

本文介绍了CAIR的设计和实施：为社会机器人和其他对话代理而设计的基于知识的自主互动的云系统。该系统对于低成本机器人和设备特别方便。为开发人员提供了一种可持续的解决方案，可以通过网络连接来管理口头和非语言互动，约有3,000个对话主题可以进行“闲聊”，并提供了一个预先煮熟的计划库，只需要将其接地到机器人的库中物理能力。该系统的结构为一组REST API端点，因此可以通过添加新的API来轻松扩展它，以提高连接到云的客户端的功能。该系统的另一个关键功能是它旨在使客户的开发变得直接：这样，可以轻松地赋予多个设备与用户自主交互的能力，了解何时执行特定的操作并利用云服务提供的所有信息。文章概述并讨论了为评估系统响应时间的性能而执行的实验结果，为研究和市场解决方案铺平了道路。提供了与ROS的客户的存储库的链接，并提供了诸如Pepper和Nao之类的流行机器人的链接。

Negotiation is one of the crucial abilities in human communication, and there has been a resurgent research interest in negotiation dialogue systems recently, which goal is to empower intelligent agents with such ability that can efficiently help humans resolve conflicts or reach beneficial agreements. Although there have been many explorations in negotiation dialogue systems, a systematic review of this task has to date remained notably absent. To this end, we aim to fill this gap by reviewing contemporary studies in the emerging field of negotiation dialogue systems, covering benchmarks, evaluations, and methodologies. Furthermore, we also discuss potential future directions, including multi-modal, multi-party, and cross-cultural negotiation scenarios. Our goal is to provide the community with a systematic overview of negotiation dialogue systems and to inspire future research.

Intelligent agents have great potential as facilitators of group conversation among older adults. However, little is known about how to design agents for this purpose and user group, especially in terms of agent embodiment. To this end, we conducted a mixed methods study of older adults' reactions to voice and body in a group conversation facilitation agent. Two agent forms with the same underlying artificial intelligence (AI) and voice system were compared: a humanoid robot and a voice assistant. One preliminary study (total n=24) and one experimental study comparing voice and body morphologies (n=36) were conducted with older adults and an experienced human facilitator. Findings revealed that the artificiality of the agent, regardless of its form, was beneficial for the socially uncomfortable task of conversation facilitation. Even so, talkative personality types had a poorer experience with the "bodied" robot version. Design implications and supplementary reactions, especially to agent voice, are also discussed.

我们的世界越来越被具有不同自治程度的智能机器人所笼罩。为了将自己无缝整合到我们的社会中，即使在没有人类的直接投入的情况下，这些机器也应具有导航日常工作复杂性的能力。换句话说，我们希望这些机器人了解其合作伙伴的意图，以预测帮助他们的最佳方法。在本文中，我们介绍了Casper（社会感知和在机器人中参与的认知体系结构）：一种象征性认知体系结构，使用定性的空间推理来预测另一个代理的追求目标并计算最佳的协作行为。这是通过平行过程的集合来执行的，该过程对低级动作识别和高级目标理解进行建模，这两者都经过正式验证。我们已经在模拟的厨房环境中测试了这种体系结构，我们收集的结果表明，机器人能够认识到一个持续的目标并适当合作实现其成就。这证明了对定性空间关系的新使用，该空间关系应用于人类机器人相互作用领域的意图阅读问题。