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與機器人協(xié)同,對機器人的意圖歸因會影響人機協(xié)作

來源:CAAI認知系統(tǒng)與信息處理專委會      編輯:創(chuàng)澤      時間:2024/11/8      主題:其他   [加盟]

《When performing actions with robots, attribution of intentionality affects the sense of joint agency》由Uma Prashant Navare等人撰寫,探討了在與機器人共同執(zhí)行任務(wù)時,人們對機器人的意圖歸因如何影響聯(lián)合代理感(Sense of Joint Agency, SoJA)。聯(lián)合代理感(SoJA)是人類在與他人共同行動以改變共同環(huán)境時所體驗到的控制感。SoJA是基于動作控制和監(jiān)測的感覺運動預(yù)測過程提出的。由于當(dāng)我們與其他人一起執(zhí)行動作時,SoJA是一種普遍存在的現(xiàn)象,因此了解SoJA是否以及在什么條件下發(fā)生在與類人機器人的協(xié)作任務(wù)中是非常有趣和重要的。

在這項研究中,我們使用行為測量和腦電圖(EEG)測量的神經(jīng)反應(yīng),旨在評估SoJA是否在與人形機器人iCub的聯(lián)合動作中發(fā)生,以及它的出現(xiàn)是否受到機器人感知意向性的影響。

行為結(jié)果表明,當(dāng)機器人搭檔被呈現(xiàn)為一個有意的代理時,參與者體驗到了SoJA,而當(dāng)機器人搭檔被呈現(xiàn)為一個機械工件時,參與者則沒有。

腦電圖結(jié)果顯示,當(dāng)機器人作為一個有意識的主體出現(xiàn)時,影響SoJA出現(xiàn)的機制是對我們自己和他人行為的感官后果形成類似準(zhǔn)確預(yù)測的能力,從而導(dǎo)致類似的感官處理調(diào)節(jié)活動。

實驗設(shè)置流程。(A)在d奏塊中設(shè)置任務(wù)。(B)在接頭塊中設(shè)置任務(wù)。(C)目標(biāo)跟蹤確認任務(wù)的試驗順序。在每次試驗中,參與者或iCub都需要通過一系列按鍵將白色光標(biāo)移動到黑色目標(biāo)上。隨后,參與者或iCub需要確認目標(biāo)。經(jīng)過一段可變的延遲后,確認壓力機觸發(fā)了一個音。然后,參與者需要根據(jù)屏幕上提供的刻度對確認按鈕和音調(diào)之間的延遲進行評分。

我們的研究采用了人形機器人iCub,通過兩個精心設(shè)計的實驗來探究人類與機器人之間的聯(lián)合代理感(SoJA)。在實驗1中,參與者先完成了意圖立場測試,評估他們對iCub的初始意圖歸因,隨后在沒有進一步操縱的情況下,參與者要么單d執(zhí)行,要么與iCub協(xié)作完成目標(biāo)追蹤和確認任務(wù),終再次進行意圖立場測試以觀察是否有變化。實驗2則在實驗1的基礎(chǔ)上增加了一個關(guān)鍵步驟:在單d完成任務(wù)和初次意圖立場測試之后,參與者與iCub進行了一次特意設(shè)計的互動,機器人在此期間展現(xiàn)出類似人類的行為,目的是增強參與者對iCub的意圖歸因,互動結(jié)束后參與者進行了第二次意圖立場測試,后與iCub一同執(zhí)行了聯(lián)合任務(wù)塊,以此來測試增加意圖歸因是否會促進SoJA的形成。這兩個實驗的詳細過程不僅揭示了意圖歸因在人機互動中的重要性,而且還通過行為和神經(jīng)生理數(shù)據(jù)為我們提供了SoJA形成的深刻見解。

在這項研究中,科學(xué)家們使用了時間間隔估計任務(wù)(如圖2)和腦電圖(EEG)(如圖3)來評估人們在與機器人合作時是否能感受到共同代理感(Sense of Joint Agency, SoJA),以及這種感覺是否受到人們對機器人意圖歸因的影響。

實驗1的發(fā)現(xiàn):

a時間間隔估計任務(wù):當(dāng)機器人沒有被特別介紹為有意圖的代理時,參與者在單d操作(solo)和作為確認者(confirmer)時,對動作和隨后的聽覺反饋之間的時間間隔估計比作為移動者(mover)角色時更短。這表明,沒有強調(diào)機器人的意圖時,參與者并沒有與機器人形成共同代理感。在認為機器人有意圖的情況下,參與者的大腦在處理機器人和自己產(chǎn)生的聽覺結(jié)果時表現(xiàn)出類似的連接性模式,這可能有助于形成SoJA。

b.ERP分析:在solo角色中,N100波幅大,而在mover角色中小。N100波幅的大小反映了大腦對聽覺刺激的早期處理。較大的N100波幅通常與更強的神經(jīng)反應(yīng)相關(guān),這可能意味著參與者對自己的動作產(chǎn)生的聽覺結(jié)果有更強烈的感知和處理。在這種情況下,較小的N100波幅可能表明參與者對機器人產(chǎn)生的結(jié)果的感知和處理較弱,這與他們沒有形成SoJA的觀點一致。

c.頻譜分析:如圖4,在solo和confirmer角色中,前額與顳葉區(qū)域在theta波段(4到7赫茲)的連接性增強,這可能與更好的注意力和預(yù)測處理相關(guān)。而在mover角色中,這種增強不明顯,這可能反映了參與者對機器人動作的預(yù)測和感知處理較弱。

實驗2的發(fā)現(xiàn):

a.時間間隔估計任務(wù):在通過一系列互動使參與者將機器人視為有意圖的代理之后,所有角色中的時間間隔估計變得相同。這表明,在參與者認為機器人是有意圖的代理時,他們與機器人形成了共同代理感。

b.ERP分析:即使在solo角色中N100波幅仍然大,但在confirmer和mover角色之間沒有顯著差異。這表明,當(dāng)參與者認為機器人有意圖時,他們對機器人行動產(chǎn)生的聽覺結(jié)果的神經(jīng)反應(yīng)與自己行動產(chǎn)生的結(jié)果類似,這支持了SoJA形成的觀點。

c.theta波段連接性:在solo角色中,前額與顳葉區(qū)域的連接性差異大,而在兩個聯(lián)合角色(confirmer和mover)之間沒有顯著差異。

當(dāng)人們認為機器人是有意圖的代理時,他們的大腦以類似的方式處理自己和機器人的行動結(jié)果,這有助于形成共同代理感。而當(dāng)機器人被視為沒有意圖的機械時,人們對其產(chǎn)生的結(jié)果的感知和處理較弱,這會阻礙SoJA的形成。意圖歸因在人機交互中起著至關(guān)重要的作用,這些發(fā)現(xiàn)對于設(shè)計更自然、更富有成效的人機協(xié)作環(huán)境具有深遠的意義。 展望未來,未來的研究可以探索不同類型的任務(wù)和社交背景如何影響SoJA的體驗。例如,不同的任務(wù)結(jié)構(gòu)或社交層次可能會改變個體對SoJA的感知。此外,研究應(yīng)考察除情感表達外,其他方式的意圖歸因操縱是否也能有效地影響SoJA的形成。這可能包括通過言語指令等非交互性手段來調(diào)整人們對機器人意圖的感知。這些發(fā)現(xiàn)不僅為理解人類如何與機器人合作提供了新的視角,也為設(shè)計更具包容性和協(xié)同性的人機交互系統(tǒng)指明了方向。





研究人員開發(fā)了人工智能驅(qū)動的移動機器人,可以高效地進行化學(xué)合成研究

移動機器人系統(tǒng)用于解決探索性化學(xué)中的三個主要問題以及根據(jù)數(shù)據(jù)決定下一步做什么,移動機器人做出與人類研究人員相同或相似的決定比人類快得多

人形機器人大模型相關(guān)研究及應(yīng)用

大模型可加快人形機器人復(fù)雜任務(wù)訓(xùn)練速度,提升任務(wù)生成速度及縮短理解周期;1 提升人形機器人語言處理能力 2 提升人形機器人場景理解能力 3 提升人形機器人運動控制能力 4 提升人形機器人數(shù)據(jù)訓(xùn)練能力

人工智能大模型發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)對比

NLP 大模型在語言的歧義、文化差異及多樣化、情感分析困難;CV 大模型算法處理復(fù)雜;多模態(tài)大模型融合不同模態(tài)的信息并提高模型的標(biāo)識能力

常見的人工智能大模型:NLP,CV和多模態(tài)大模型

NLP 大模型是人工智能領(lǐng)域的重要研究方向,CV大模型是指基于深度學(xué)習(xí)的計算機視覺模型,多模態(tài)大模型是指將文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)信息聯(lián)合起來進行訓(xùn)練的模型

機器人各部位關(guān)鍵技術(shù)分析

機器人大腦提高人形機器人的人-機-環(huán)境共融交互能力,支撐全場景落地應(yīng)用;機器人小腦提升人形機器人非 結(jié)構(gòu)化環(huán)境下全身協(xié)調(diào)魯棒移動、靈巧操作及人機交互能力

大模型在機器人領(lǐng)域研究與應(yīng)用案例匯總

英偉達 GR00T讓人形機器人理解自然語言文本,語音,視頻,以模仿人類運動;阿里云機器人大模型可賦予機器人知識庫問答,工藝流程代碼生成,機械臂軌跡規(guī)劃,3D目標(biāo)檢測和動態(tài)環(huán)境理解等全方位能力

智能機器人純視覺與激光雷達方案比較

純視覺方案:成本低,技術(shù)成熟度高,產(chǎn)業(yè)鏈成熟度高,符合人眼邏輯;易受天氣影響,易受光照影響,算力需求較高,需要大量圖像訓(xùn)練集;激光雷達方案:識別率高,環(huán)境適應(yīng)力強,產(chǎn)業(yè)鏈成熟度高

人形機器人四種環(huán)境感知傳感器各項性能比較

攝像頭可實現(xiàn)測距,但精度較低,通過 AI 算法識別,但難 以識別非標(biāo)準(zhǔn)障礙物;毫米波雷達縱向精度高,橫 精度低;激光雷達是高精度,3D 建模,易識別;

全球主要人形機器人的控制解決方案匯總

本田 ASIMO由四個運行著 VxWorks 實時操作系統(tǒng)的處理器構(gòu)成;歐洲 ICUB使用名為 ARCHER 的學(xué)習(xí)型算法體系;特斯拉 Optimus用Optimus 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人形機器人絲杠行業(yè)深度報告: 核心傳動精密部件,國產(chǎn)化未來可期,市場規(guī)模249.5億元

人形機器人將實現(xiàn)從0到1量產(chǎn),根據(jù)我們測算,2025年和2030年全球人形機器人市場規(guī)模 分別有望達到1.4億元和249.5億元,2025-2030年全球人形機器人CAGR有望達到182%

人形機器人執(zhí)行系統(tǒng)之靈巧手-空心杯電機

人形機器人靈巧手進行抓取動作,空心杯電機為核心部件;信號解析 匯總執(zhí)行 輸出轉(zhuǎn)速 (高速、低扭矩) 降速增扭 直線傳動轉(zhuǎn) 換為旋轉(zhuǎn)傳 動 驅(qū)動傳導(dǎo) 感知及力 反饋

人形機器人執(zhí)行系統(tǒng)之旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器-減速器

旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器分布于肩部、手部等多自由度關(guān)節(jié),作用是將某物旋轉(zhuǎn)到一定角度完成旋轉(zhuǎn)運動;驅(qū)動關(guān)節(jié)完成旋轉(zhuǎn)動作,減速器為核心部件
 
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