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非传统制造顺式6930-8xyz（30197）在智能代理和化身中产生表现力
读数必需的教科书：[HRI]人类机器人互动，C。Bartneck，C.Bartneck，Cambridge，2020 ISBN：9781108735407（官方PDF版本在https://www.human-robotactraction.org/pre of https：//www.human-robotactact.org/） ISBN：9780262524315（将从本教科书中分配读数。）[AC]情感计算，R。Picard，MIT出版社，1997年ISBN：97802626661157
健康心理学的社会机器人
通过遵循与其角色相关的社会行为和规则，社会机器人的概念，与人类或其他代理商进行互动和沟通的自主机器（Breazeal，2003年）在现代科学博克文学，艺术和电影中一直很突出。在工业背景下，我们已经熟悉并非特别社交，而是专为工业工作而设计的，例如移动和组装材料。但是，对科学大师的社会机器人的描述，与我们交流，充当我们的同伴并协助我们的日常生活，这激发了人们对这些机器将来可能具有的能力的想象。因此，社交机器人逐渐从我们的书籍和屏幕上稳步移动到不同的社交环境，例如商业和服务，医疗保健，教育甚至人们的家庭。这些机器人可以采用各种形式和形状，并且越来越多地在各种健康和福祉的环境中部署，因为它们的能力在人体和社会空间中与人类旁边的身体和社会空间在人体中不断改善（Henschel等人，2021年）。
K-12 人工智能教育的非插电作业
不需要技术的计算机科学 (CS) 教育资源在计算机教育中变得有价值，原因多种多样，包括成本低、易于实施、结合物理/体现交互以及通常具有趣味性 (Nishida 等人，2009 年)。受这些“CS Unplugged”材料的启发 (Bell、Rosamond 和 Casey，2012 年)，过去一两年内开发了一些现有的不需要技术的 AI 教育在线资源。Ali 等人开发了一门针对 AI 伦理的非插电中学课程 (Ali、Payne、Williams、Park 和 Breazeal，2019 年)，Lindner 等人。已经开发了一个六课时的非插电课程，用于教授决策树和强化学习等概念（Lindner、Seegerer 和 Romeike，2019 年）。最近，一些其他未正式发布的非插电 AI 资源已作为课程计划在线提供（Microsoft，n.d.；Group，n.d.；Krueger，n.d.；Seegerer 和 Lindner，n.d.）。
Phil 2621：思想与机器
[1] Adolphs, R (2005). 《机器人会有情感吗？》载 JM Fellous 和 MA Arbib (eds.)，《谁需要情感？：大脑遇见机器人》，情感科学系列，9-25。纽约：牛津大学出版社。[2] Breazeal, C & Brooks, R (2005). 《机器人情感：功能视角》。载 JM Fellous 和 MA Arbib (eds.)，《谁需要情感？：大脑遇见机器人》，情感科学系列，271-210。纽约：牛津大学出版社。[3] Chalmers, DJ (1996). 《意识：寻找基本理论》。牛津：牛津大学出版社。[4] Chalmers, DJ (2010). 《意识的特征》。纽约：牛津大学出版社。 [5] Churchland, PM (1984). 物质与意识. Cambridge, MA: MIT Press. [6] Clark, A (2001). Mindware: An Introduction to the Philosophy of Cognitive Science. New York, NY: New York: Oxford University Press. [7] Damasio, A (1999). The Feeling of What Happens: Body and Emotion in the Making of Consciousness. New York: Harcourt, Inc. [8] Dennett, DC (1978). ‘我在哪里？’，《头脑风暴》，第 310–323 页。佛蒙特州蒙哥马利：布拉德福德出版社。 [9] Dennett, DC (1991). ‘真实模式’，《哲学杂志》，第 88(1) 页：第 27–51 页。
人机关系中的价值观演变：将计算主义和神经动力学置于自然的物理优先论中
人工智能及其配套技术机器人有望通过其分析、解释和执行人类行为的能力彻底改变人机关系（电气和电子工程师协会，2017 年）。这些能力在激发人们的兴奋和担忧的同时（Bostrom，2014 年），也引发了人们对指导技术发展的伦理和价值观的反思（Calo，2016 年）。因此，引发价值观演变的因素对于影响技术可能采用的形式至关重要。广义上讲，这些行为被视为在两个层面上运作：（1）通过认识论推断，通常通过神经科学观察——人类就像机器（McCulloch 和 Pitts，1943 年；Fodor，1975 年；Marr 和 Poggio，1976 年；Marr，1982 年；Piccinini，2004 年；Yuste，2010 年）和（2）通过本体论谓词，即作为人类元属性的推断类比——机器就像人类（Hornyak，2006 年；Kitano，2006 年；Sabanovic，2014 年）。由于人工智能设备的设计意图是减少人为干预的负担，它们越来越多地用于满足人类的一系列需求，从低阶运动辅助到高阶计算和社交功能，例如生活辅助伴侣和工作同事（Sabanovic，2014 年）；因此，它们在多个层面上进行类比。尤其是高阶认知的模拟被视为价值归属的驱动因素——在此被理解为权利和道德权利的内在基础（Rothaar，2010），它源于关于技术操作类似于人类认知的本体论推论。也就是说，通过复制这些人类独有的能力，技术中本体论的入侵日益加深，以模拟本体论等价的名义推动价值进化。例如，Breazeale 的 Kismet 机器人不仅探索了促进人机交互所必需的社交手势，还探索了人类社交智能的构建，甚至探索了成为人类的意义（Breazeal，2002；Calo，2016）。因此，模拟挑战了传统的价值等级制度，将人类置于有机体生命的顶端，并为伦理、生物伦理和神经伦理实践奠定基础，这种优先顺序促进了人类的繁荣，同时也限制了对人类的有害干预。
在机器人支持的正念实践中探索LLM的实用程序
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Robinson，Jennifer F. Connolly，Gavin Suddrey和David John John Kavanagh。2023。人类社会机器人提供的简短福祉培训课程：一项飞行员随机对照试验。国际社会机器人学杂志（2023），1-15。https://api.semanticscholar.org/corpusid：
Jibo Kids Copus：儿童机器人的演讲数据集...
1。引言语言和扫盲技能的发展是基础教育的基石。然而，国家对教育进步评估的经验结果强调了现实：美国37％的四年级学生没有证明阅读能力与年级的期望相符（Irwin等人，2022）。扫盲基础是在关键的幼儿园和幼儿园时期建立的，在那里孩子们发展了诸如语音意识和信件知识之类的识字能力（Bus and van Ijzendoorn，1999年）。因此，这些早期发展阶段需要集中注意力和资源来促进语言增长。为了增强学习经验并利用这些进步，在教育空间中使用系统已变得司空见惯（Williams等人，2013年），但技术进步仍然必须解决一个重大障碍：当代的自动语音识别技术的表现不足，任务是为儿童的反应得分（Dutta等人，2022; Yeung and Alwan，2018年）。自动产生的儿童语音转录的容易出错的性质对他们整合到教育应用中构成了重大挑战。，1997; P´aez等。，2007年； Snow等。，2007年）。然而，综合儿童的语音数据库的显着稀缺性仍然存在于该领域，尤其是在纵向数据集中。，2022; Safavi等。，2012年； Yeung and Alwan，2018年）。，2018年； Kory等。研究的重点是幼儿园年龄的儿童强调了该年龄段的专门量身定制ASR系统的必要性，因为在Pre-K和幼儿园水平上开发的语音学和字母知识等识字能力可以支持识字技能的发展（Biemiller和Slonim，Slonim，Slonim，2001; Fishman and Pinkerman，2003; Hart et;这些纵向资源对于调查语言发展和精炼以儿童为中心的自动语音识别和说话者识别系统是无价的（Dutta等人。通过跟踪同一儿童，研究人员可以绘制语言获取的轨迹。这种理解可以指导专门针对儿童言语不断发展的特征的系统和技术的开发。（Yeung和Alwan，2019年）。纵向数据还促进了通过提供有关儿童语音模式如何发展，支持个性化学习环境和儿童手机互动等领域的应用程序的见解，从而促进了专门针对儿童声音的教育应用的发展。要有效地从儿童那里收集数据，研究人员必须设计涉及孩子体验的数据收集机制。社会机器人，具有交互式吸引儿童的能力，具有在临床和教育环境中实施这些数据驱动的见解的巨大潜力（Kanero等人，2013年； Westlund and Breazeal，2015年）。jibo被用来为幼儿园，幼儿园和一年级的儿童管理一系列结构化和半结构化任务。机器人可以促进针对各种目标的有针对性活动，包括评估语音发展和语音习得，以及加强发音技能。利用社会机器人的互动功能，Jibo（Spaulding and Chen，2018年），本文介绍了两年内收集的新颖的儿童演讲数据集。这些任务包括字母和数字标识以及说明任务。数据集的纵向组件，其中一部分参与者返回后续记录，促进了儿童言语中对发展轨迹的分析。作为较大的人类机器人相互作用（HRI）研究的一部分，评估了Yeung等人在课堂环境中社会机器人的有效性。（2019b），Yeung等。（2019a），Tran等。（2020），Johnson等。 （2022b）和Johnson等。 （2022a），本文对数据集的集合进行了全面讨论，包括设计注意事项和记录条件。（2020），Johnson等。（2022b）和Johnson等。（2022a），本文对数据集的集合进行了全面讨论，包括设计注意事项和记录条件。