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摘要。本文介绍了一种新型的人类机器人互动设置，用于机器人和人类对符号语言的学习，以识别机器人体内稳态需求。机器人和人类学会使用并响应分别传达体内稳态需求和满足体内稳态需求的刺激的相同语言符号。我们采用了差异结果培训（DOT）协议，该协议可以针对其内部需求提供特定的反馈（例如“饥饿”）当通过正确的刺激满足时（例如cookie）。我们发现了DOT可以提高人类的学习效率的证据，这反过来又可以更有效的机器人语言获取。研究中使用的机器人的词汇类似于语言“ babling”阶段中人类婴儿的词汇。机器人软件体系结构建立在一种模型上，用于情感的语言获取，该机器人通过与人的互动将词汇与内部需求（饥饿，口渴，好奇心）相关联。本文介绍了使用交互式设置进行的初步试点研究的结果，该研究表明，与非点控制条件相比，机器人的语言采集在DOT条件下达到了更高的收敛率。此外，参与者报告了积极的情感经验，控制的感觉以及与机器人之间的联系。这种相互学习（教师学习）方法提供了促进与DOT的认知干预措施的潜在贡献（例如对于患有痴呆症患者）通过增加治疗依从性，这是由于人类通过扮演积极的教学角色而更多地从事培训任务。机器人语言获取的稳态动机基础有潜力有助于与机器人更加生态有效和社会（社交/培养）互动。
具有情感的人类机器人共同学习系统 -
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