编辑：唐子衿
在前沿技术的发展中，人工智能与机器人学的交汇不断引领着未来的人机互动新场景。而在这一领域中，Amar Halilovic博士研究生的探索为“可解释人工智能”（Explainable AI）带来了新的视角与实践。在Ulm大学攻读博士学位的Amar，正致力于研究如何使机器人在导航任务中生成符合人类期望的行动解释，从而提升信任、协作与体验。
学术研究：构建可解释机器人导航框架
Amar的博士研究核心围绕一个关键问题：机器人如何在复杂环境中为其决策和行为生成清晰且人类可理解的解释。在过去的研究中，他已经设计出一个框架，用于分析机器人在环境中的行为及决策过程，重点关注在系统发生错误时如何生成解释。通过结合“黑箱”和生成式方法，他开发了文本和视觉解释工具，同时深入研究了解释的时间、表现形式和持续时长等属性的规划。最近，Amar更进一步开发了一种动态策略选择方法，能够根据场景和用户偏好调整解释方式，从而显著提升人机协作的灵活性。
科研亮点：解读人类对机器人行为的不同理解
在与人类互动的过程中，机器人解释是否满足用户需求往往依赖于紧急情况或故障情境。Amar在研究中发现，人们在不同情况下对机器人的行为解释会产生截然不同的期待。这一发现使他能够更有针对性地优化机器人在内容和时间上的解释方式，确保用户的需求能够得到及时满足。这种对多样化场景的深度关注，使人机互动的实际效果更加贴合人类需求。
未来计划：实时适应与用户反馈驱动的优化
谈及未来研究方向，Amar透露，他计划将当前的解释框架扩展至实时适应领域，使机器人能够基于用户反馈动态调整解释内容。这不仅提升了机器人对用户需求的响应能力，也使得研究更贴近真实场景中的应用。他还计划进行更多的用户研究，以验证该框架在实际人机交互环境中的效果，进一步推动研究从实验阶段走向实践。
个人兴趣与学术启发
Amar选择投身人工智能领域并专注于可解释机器人导航，源于他对人机交互的长期兴趣。他认为，让人工智能系统变得可解释不仅仅是一个技术难题，更是确保其可用性与信任度的核心要素。导航任务尤其具有吸引力，因为它既带来了视觉与空间的技术挑战，也蕴含着巨大的实际应用潜力。此外，Amar本人曾在四个国家学习和生活，其国际化背景赋予了他多元文化视角，并在科研中进一步激发了他对技术与社会关系的思考。
寄语后辈：选择核心热情与合作的重要性
对于有意从事博士研究的年轻学者，Amar建议选择一个真正让自己充满热情的研究主题，因为博士研究是一个漫长的过程，需要投入大量时间与精力。同时，他强调建立良好的导师与同行支持网络的重要性。在技术层面之外，积极的合作与及时的反馈是科研突破的关键。
关于Amar
Amar Halilovic目前就读于德国Ulm大学人工智能研究所，其研究主要聚焦于人机交互中的可解释人工智能，结合符号规划与机器学习构建适应用户需求和场景变化的机器人系统。在攻读博士学位之前，他曾于波斯尼亚和黑塞哥维那的萨拉热窝大学学习电气工程，以及瑞典的马尔达伦大学学习计算机科学。除科研外，他热衷于旅行、摄影，并喜欢探索技术与社会之间的互动关系。
Amar的研究不仅为机器人解释能力的提升提供了前瞻性解决方案，也为更广泛的人工智能系统在可信度与实用性之间的平衡树立了标杆。他的工作正为推动人机协作的未来发展积累重要知识与实践经验。
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