1
PLAN RECOGNITION&USER INTERFACES
Sony Jacob
March 4th, 2005
2
AGENDA
Motivation
 Examples
Introduction
Collaboration
Plan Recognition vs. Traditional Systems
Plan Recognition System “Steve
Conclusions
Discussion
3
EXAMPLE: TRADITIONAL SYSTEM
Microsoft Interactive help system
Provides “jump-in” help instead of relevant on-goingcollaborative help
Unable to comprehend overall goals and does not usetask model
Most users are unable to use this feature successfully
4
EXAMPLE: PLAN RECOGNITIONSYSTEM
Charles Rich
Candy Sidner
Neal Lesh
Andrew Garland
Shane Booth
Markus Chimani
2004
Mistubishi Electric Research Laboratory
5
EXAMPLE: PLAN RECOGNITIONSYSTEM
Charles Rich
Candy Sidner
Neal Lesh
Andrew Garland
Shane Booth
Markus Chimani
2004
Mistubishi Electric Research Laboratory
6
MOTIVATION
Minimize amount of initiative required fromuser
Create simple and consistent interfaces
Guide user without limiting capability
7
 COLLABORATION DIAGRAM
j0285750
j0195384
SHARED ARTIFACT
(GUI)
GOALS
COMMUNICATION
PRIMIVITIVE
ACTIONS
PRIMIVITIVE
ACTIONS
Model for PlanRecognition inuser interfaces
8
COLLABORATION FRAMEWORK
Defined as an Interaction between “Agent” and User
Mutual Goals
Agent and user can perform actions
Agent uses Plan Tree
Hierarchal partially ordered representation of actions toachieve goals
Methods of interaction
Discussion between agent and user
User conveys intentions through actions
Agent solicits clarification
9
EXAMPLE: PLAN TREE
Charles Rich
Neal Lesh
Andrew Garland
2002
Mistubishi Electric Research Laboratory
10
EXAMPLE: PLAN RECOGNIZER
Charles Rich
Candy Sidner
Neal Lesh
1998
Mistubishi Electric Research Laboratory
11
RESPONSES
Possible actions for an agent
Move user to next step of task (goal oriented)
Confirm completion of a goal
Allow user initiative
Focus user to current goal
Explain steps needed for a task
Discover and report incorrect actions
12
RESPONSES CONTINUED
Traditional responses
Application dependent
If(user pressed button A)
Call function A
Collaborative responses
Application independent
If(user completed a step in current task)
Go to next step of task
13
INTERACTION
Traditional system
Limited range
1.Tutoring systems
Agent has majority of plan knowledge and initiative
2.Help system
User has majority of plan knowledge and initiative
Turn based interaction
User performs action and agent responds
14
INTERACTION CONTINUED
Collaborative System
Broad range
System can shift incrementally within this range
Examples mentioned in Traditional systems representextremes of this range
Mode depends on current task
Non-turn based interaction
User may perform 0 or more actions followed by 1 ormore communications
Agent may perform 0 or more actions followed by 1 ormore communications
15
COMMUNICATION
Traditional Communication
User initiates system actions through “commands”
Requires user to have knowledge of command
Collaborative Communication
On-going Discourse between agent and user
Define goals and how to achieve them
Discuss task being performed
Requires user to have common goal with agent
16
HELP SYSTEMS
Traditional help systems
Wizards, Tool-tips, Help Assistants
Attempt to compensate for lack of user knowledge
Requires separate interaction by user
Collaborative help system
Integrated as part of the interface
User knowledge level does not affect level of helpsystem interaction
17
EXAMPLE: WIZARDS
Wizards
Provide a guided interaction for user
Partially follows collaborative paradigm
Lacks versatility to allow user to take initiative
Goals cannot be adjusted
18
ADVANTAGES OF DIAMOND HELP
Provides consistent interaction paradigm
Different applications of Diamond help will befamiliar to user
Appearance and operation remains the same
Used for appliances and control systems
Possible expansion allows for speech-enabled interaction
Agent speaks interaction and performs speechrecognition for user
19
PLAN RECOGNITION SYSTEMEXAMPLE: STEVE
Training agent
Steve (Soar Training Expert for Virtual Environments)
Virtual reality tutoring system, agent embodiment
Uses plan recognition to guide user
Actions taken by user are interpreted and compared to plantree
Steve orients user towards goal based on plan tree
Advises user when a deviation is made from the plan tree orwhen help is needed for the next step
Demo
20
CONCLUSIONS
Effective Collaboration
Abstract representation of situation
Key to reuse and modularity of components
Well-designed task model
Hierarchy must model tasks which complete a goal orsub-goal
Focus must be maintained
If goal is modified, focus “stack” must be adjusted
21
CONCLUSIONS CONTINUED
Complexity and scalability
Must be able to create abstract representationsfor various tasks
Depends on modularity and reusability ofcomponents
For complex interactions, must allow more directuser actions
Require Sub-goals for top goals
22
DISCUSSION
Questions?
How do we program a collaborative system?
What are the drawbacks of creating this system?
How does the agent realize a plan for a complex system?
How would I implement this in my workplace environment?
23
PROGRAMMING TECHNIQUE
Object Oriented Plug-ins
Use separate components to construct desiredinterface
Composable and reusable components
Abstract class definitions for dialogs
Low-level functionality is controlled and monitored byhigh-level plan recognition system