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創(chuàng)澤機(jī)器人
CHUANGZE ROBOT
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與機(jī)器人協(xié)同,對(duì)機(jī)器人的意圖歸因會(huì)影響人機(jī)協(xié)作

來(lái)源:CAAI認(rèn)知系統(tǒng)與信息處理專委會(huì)     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)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(jī)器人共同執(zhí)行任務(wù)時(shí),人們對(duì)機(jī)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(dòng)以改變共同環(huán)境時(shí)所體驗(yàn)到的控制感。SoJA是基于動(dòng)作控制和監(jiān)測(cè)的感覺運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)過程提出的。由于當(dāng)我們與其他人一起執(zhí)行動(dòng)作時(shí),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(jī)器人的協(xié)作任務(wù)中是非常有趣和重要的。

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

行為結(jié)果表明,當(dāng)機(jī)器人搭檔被呈現(xiàn)為一個(gè)有意的代理時(shí),參與者體驗(yàn)到了SoJA,而當(dāng)機(jī)器人搭檔被呈現(xiàn)為一個(gè)機(jī)械工件時(shí),參與者則沒有。

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

實(shí)驗(yàn)設(shè)置流程。(A)在獨(dú)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(rèn)任務(wù)的試驗(yàn)順序。在每次試驗(yàn)中,參與者或iCub都需要通過一系列按鍵將白色光標(biāo)移動(dòng)到黑色目標(biāo)上。隨后,參與者或iCub需要確認(rèn)目標(biāo)。經(jīng)過一段可變的延遲后,確認(rèn)壓力機(jī)觸發(fā)了一個(gè)音。然后,參與者需要根據(jù)屏幕上提供的刻度對(duì)確認(rèn)按鈕和音調(diào)之間的延遲進(jìn)行評(píng)分。

我們的研究采用了人形機(jī)器人iCub,通過兩個(gè)精心設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)來(lái)探究人類與機(jī)器人之間的聯(lián)合代理感(SoJA)。在實(shí)驗(yàn)1中,參與者首先完成了意圖立場(chǎng)測(cè)試,評(píng)估他們對(duì)iCub的初始意圖歸因,隨后在沒有進(jìn)一步操縱的情況下,參與者要么單獨(dú)執(zhí)行,要么與iCub協(xié)作完成目標(biāo)追蹤和確認(rèn)任務(wù),終再次進(jìn)行意圖立場(chǎng)測(cè)試以觀察是否有變化。實(shí)驗(yàn)2則在實(shí)驗(yàn)1的基礎(chǔ)上增加了一個(gè)關(guān)鍵步驟:在單獨(dú)完成任務(wù)和初次意圖立場(chǎng)測(cè)試之后,參與者與iCub進(jìn)行了一次特意設(shè)計(jì)的互動(dòng),機(jī)器人在此期間展現(xiàn)出類似人類的行為,目的是增強(qiáng)參與者對(duì)iCub的意圖歸因,互動(dòng)結(jié)束后參與者進(jìn)行了D二次意圖立場(chǎng)測(cè)試,后與iCub一同執(zhí)行了聯(lián)合任務(wù)塊,以此來(lái)測(cè)試增加意圖歸因是否會(huì)促進(jìn)SoJA的形成。這兩個(gè)實(shí)驗(yàn)的詳細(xì)過程不僅揭示了意圖歸因在人機(jī)互動(dòng)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(xiàng)研究中,科學(xué)家們使用了時(shí)間間隔估計(jì)任務(wù)(如圖2)和腦電圖(EEG)(如圖3)來(lái)評(píng)估人們?cè)谂c機(jī)器人合作時(shí)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(duì)機(jī)器人意圖歸因的影響。

實(shí)驗(yàn)1的發(fā)現(xiàn):

a時(shí)間間隔估計(jì)任務(wù):當(dāng)機(jī)器人沒有被特別介紹為有意圖的代理時(shí),參與者在單獨(dú)操作(solo)和作為確認(rèn)者(confirmer)時(shí),對(duì)動(dòng)作和隨后的聽覺反饋之間的時(shí)間間隔估計(jì)比作為移動(dòng)者(mover)角色時(shí)更短。這表明,沒有強(qiáng)調(diào)機(jī)器人的意圖時(shí),參與者并沒有與機(jī)器人形成共同代理感。在認(rèn)為機(jī)器人有意圖的情況下,參與者的大腦在處理機(jī)器人和自己產(chǎn)生的聽覺結(jié)果時(shí)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(duì)聽覺刺激的早期處理。較大的N100波幅通常與更強(qiáng)的神經(jīng)反應(yīng)相關(guān),這可能意味著參與者對(duì)自己的動(dòng)作產(chǎn)生的聽覺結(jié)果有更強(qiáng)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(duì)機(jī)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(diǎn)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(qiáng),這可能與更好的注意力和預(yù)測(cè)處理相關(guān)。而在mover角色中,這種增強(qiáng)不明顯,這可能反映了參與者對(duì)機(jī)器人動(dòng)作的預(yù)測(cè)和感知處理較弱。

實(shí)驗(yàn)2的發(fā)現(xiàn):

a.時(shí)間間隔估計(jì)任務(wù):在通過一系列互動(dòng)使參與者將機(jī)器人視為有意圖的代理之后,所有角色中的時(shí)間間隔估計(jì)變得相同。這表明,在參與者認(rèn)為機(jī)器人是有意圖的代理時(shí),他們與機(jī)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(rèn)為機(jī)器人有意圖時(shí),他們對(duì)機(jī)器人行動(dòng)產(chǎn)生的聽覺結(jié)果的神經(jīng)反應(yīng)與自己行動(dòng)產(chǎn)生的結(jié)果類似,這支持了SoJA形成的觀點(diǎn)。

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(gè)聯(lián)合角色(confirmer和mover)之間沒有顯著差異。

當(dāng)人們認(rèn)為機(jī)器人是有意圖的代理時(shí),他們的大腦以類似的方式處理自己和機(jī)器人的行動(dòng)結(jié)果,這有助于形成共同代理感。而當(dāng)機(jī)器人被視為沒有意圖的機(jī)械時(shí),人們對(duì)其產(chǎn)生的結(jié)果的感知和處理較弱,這會(huì)阻礙SoJA的形成。意圖歸因在人機(jī)交互中起著至關(guān)重要的作用,這些發(fā)現(xiàn)對(duì)于設(shè)計(jì)更自然、更富有成效的人機(jī)協(xié)作環(huán)境具有深遠(yuǎn)的意義。 展望未來(lái),未來(lái)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(yàn)。例如,不同的任務(wù)結(jié)構(gòu)或社交層次可能會(huì)改變個(gè)體對(duì)SoJA的感知。此外,研究應(yīng)考察除情感表達(dá)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(yǔ)指令等非交互性手段來(lái)調(diào)整人們對(duì)機(jī)器人意圖的感知。這些發(fā)現(xiàn)不僅為理解人類如何與機(jī)器人合作提供了新的視角,也為設(shè)計(jì)更具包容性和協(xié)同性的人機(jī)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(dòng)的移動(dòng)機(jī)器人,可以G效地進(jìn)行化學(xué)合成研究

移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)用于解決探索性化學(xué)中的三個(gè)主要問題以及根據(jù)數(shù)據(jù)決定下一步做什么,移動(dòng)機(jī)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(jī)器人大模型相關(guān)研究及應(yīng)用

大模型可加快人形機(jī)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(jī)器人語(yǔ)言處理能力 2 提升人形機(jī)器人場(chǎng)景理解能力 3 提升人形機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制能力 4 提升人形機(jī)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(duì)比

NLP 大模型在語(yǔ)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G模型的標(biāo)識(shí)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L域的重要研究方向,CV大模型是指基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)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(lái)進(jìn)行訓(xùn)練的模型

機(jī)器人各部位關(guān)鍵技術(shù)分析

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

大模型在機(jī)器人L域研究與應(yīng)用案例匯總

英偉達(dá) GR00T讓人形機(jī)器人理解自然語(yǔ)言文本,語(yǔ)音,視頻,以模仿人類運(yùn)動(dòng);阿里云機(jī)器人大模型可賦予機(jī)器人知識(shí)庫(kù)問答,工藝流程代碼生成,機(jī)械臂軌跡規(guī)劃,3D目標(biāo)檢測(cè)和動(dòng)態(tài)環(huán)境理解等全方位能力

智能機(jī)器人純視覺與激光雷達(dá)方案比較

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

人形機(jī)器人四種環(huán)境感知傳感器各項(xiàng)性能比較

攝像頭可實(shí)現(xiàn)測(cè)距,但精度較低,通過 AI 算法識(shí)別,但難 以識(shí)別非標(biāo)準(zhǔn)障礙物;毫米波雷達(dá)縱向精度G,橫 精度低;激光雷達(dá)是G精度,3D 建模,易識(shí)別;

主要人形機(jī)器人的控制解決方案匯總

本田 ASIMO由四個(gè)運(yùn)行著 VxWorks 實(shí)時(shí)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(jī)器人絲杠行業(yè)深度報(bào)告: 核心傳動(dòng)精密部件,國(guó)產(chǎn)化未來(lái)可期,市場(chǎng)規(guī)模249.5億元

人形機(jī)器人將實(shí)現(xiàn)從0到1量產(chǎn),根據(jù)我們測(cè)算,2025年和2030年人形機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模 分別有望達(dá)到1.4億元和249.5億元,2025-2030年人形機(jī)器人CAGR有望達(dá)到182%

人形機(jī)器人執(zhí)行系統(tǒng)之靈巧手-空心杯電機(jī)

人形機(jī)器人靈巧手進(jìn)行抓取動(dòng)作,空心杯電機(jī)為核心部件;信號(hào)解析 匯總執(zhí)行 輸出轉(zhuǎn)速 (G速、低扭矩) 降速增扭 直線傳動(dòng)轉(zhuǎn) 換為旋轉(zhuǎn)傳 動(dòng) 驅(qū)動(dòng)傳導(dǎo) 感知及力 反饋

人形機(jī)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(yùn)動(dòng);驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)完成旋轉(zhuǎn)動(dòng)作,減速器為核心部件
資料獲取
機(jī)器人開發(fā)
== 資訊 ==
與機(jī)器人協(xié)同,對(duì)機(jī)器人的意圖歸因會(huì)影響人
研究人員開發(fā)了人工智能驅(qū)動(dòng)的移動(dòng)機(jī)器人,
2024年AI Agent實(shí)施的明路應(yīng)用
科研智能(AI4R&D) 人工智能驅(qū)動(dòng)的
2024AIGC創(chuàng)新應(yīng)用洞察報(bào)告:市場(chǎng)規(guī)
MoE與思維鏈助力大模型技術(shù)路線破局:M
中國(guó)文娛行業(yè)人工智能行業(yè)應(yīng)用發(fā)展圖譜:市
在線教育龍頭多鄰國(guó)啟示錄商業(yè)模式珠玉在前
2024智能家居市場(chǎng)深度研究報(bào)告:W
華為2024一城一云一模型發(fā)展研究報(bào)告:
2024年中國(guó)人工智能藥物發(fā)現(xiàn)與開發(fā)行業(yè)
國(guó)家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)指南2
2024年大模型+知識(shí)庫(kù)廠商全景報(bào)告:發(fā)
智能網(wǎng)聯(lián)汽車標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)月報(bào)2024:聯(lián)汽車
人工智能開啟汽車產(chǎn)業(yè)智能化新時(shí)代,202
== 機(jī)器人推薦 ==
迎賓講解服務(wù)機(jī)器人

服務(wù)機(jī)器人(迎賓、講解、導(dǎo)診...)

智能消毒機(jī)器人

智能消毒機(jī)器人

機(jī)器人開發(fā)平臺(tái)

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