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How to Raise a Robot - A Case for Neuro-Symbolic AI in Constrained Task Planning for Humanoid Assistive Robots

Hemken, Niklas 1; Jacob, Florian ORCID iD icon 1; Peller-Konrad, Fabian 2; Kartmann, Rainer 2; Asfour, Tamim 2; Hartenstein, Hannes 1
1 Institut für Informationssicherheit und Verlässlichkeit (KASTEL), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract (englisch):

Humanoid robots will be able to assist humans in their daily life, in particular due to their versatile action capabilities. However, while these robots need a certain degree of autonomy to learn and explore, they also should respect various constraints, for access control and beyond. We explore the novel field of incorporating privacy, security, and access control constraints with robot task planning approaches. We report preliminary results on the classical symbolic approach, deep-learned neural networks, and modern ideas using large language models as knowledge base. From analyzing their trade-offs, we conclude that a hybrid approach is necessary, and thereby present a new use case for the emerging field of neuro-symbolic artificial intelligence.


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000165628
Veröffentlicht am 15.12.2023
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Institut für Informationssicherheit und Verlässlichkeit (KASTEL)
Kompetenzzentrum für angewandte Sicherheitstechnologie (KASTEL)
Publikationstyp Forschungsbericht/Preprint
Publikationsdatum 15.12.2023
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000165628
Verlag arxiv
Umfang 8 S.
Projektinformation JuBot (ZEISS-STFG, JuBot)
Nachgewiesen in arXiv
Dimensions
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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