摘要 随着元宇宙概念的不断深入,人类在智能技术进步中迈上了新的高度。本文对当前元宇宙中人机交互的研究进行了文献综述,以“元宇宙”、“人机交互”、“虚拟空间”、“虚拟技术”、“三维重建”、“平行宇宙”、“独立身份”、“兴趣获取”、“区块链”等关键词在 Scopus、Web of Science、Google Academic 等数据库的文献中查找相关文章,从 2018 年至 2023 年的 20 000 多篇文献中筛选出近 100 篇关于元宇宙的前沿研究。最后,运用 PRISMA 原则探索和描述元宇宙底层技术的当前应用状态,这些技术包括第五代通信、人机交互、虚拟技术、区块链、3D 重建等。此外,还对人机交互在元宇宙的未来发展做出了预测。评论认为,5G连接的快速推进使元宇宙的概念成为可能,区块链确保了元宇宙虚拟空间中货币交易的安全。人与计算机在虚拟世界中的交互方式将走向“隐形”,换言之,人机交互在数字领域对用户来说是透明的,人与计算机将以自然、平等的方式相处。在交互中,可穿戴设备可以让交互获得身临其境的体验,但它们限制了参与者的行动和感知自由。更人性化的体感连接将在未来获得关注,让人们更接近元宇宙。
无缝的人类机器人相互作用(HRI)需要机器人对人类的多模式输入的熟练处理,包括语音,凝视和面部表情,以准确评估人类的影响并相应地提供帮助。同时,机器人必须通过多模态输出渠道清楚地将自己的意图清楚地传达给人类,包括语音,手势和凝视。传统上,在机器人系统中实现此功能通常需要复杂的设计。在意图估计的领域中,以前的研究通常合并意图识别模块,以基于多模式输入[3,17]对人类意图进行分类。一些系统还具有用于检测人类情感状态的专用模块,对于建立社会细微差别的互动至关重要[10,16,18]。但是,这些方法的缺点在于它们耗时且昂贵的培训过程。在输出方面,许多先前的系统集成了情绪状态[8,11]模块,以控制人形输出提示,例如音调,凝视或面部表情,增强了向人类反馈的透明度和生动性。关于运动产生,提出了多种方法,包括预先建立的运动集的混合和图表[19,25],以及使用运动捕获数据[5,9,15]。值得注意的是,这涉及与特定状态相关的每种输出模式的动作手动设计。通过利用文本理解,推理和计划的能力,在短时间内提出了许多机器人应用[7,12,14,20,21,28]。例如,Zhang等人。大型语言模型(LLM)的最新进展,诸如聊天机器人,数据过程和代码生成之类的域中的表现令人印象深刻的功能正在揭示其在机器人技术领域的潜在应用。其中一个通常的例子是“ Saycan”机器人[1],它能够解释人的自然语言命令,分析环境并生成具体的可执行操作序列,以通过使用LLMS来满足人类的要求。但是,机器人和人之间的互动提示仅限于语音命令,即使没有语音输出。最近,一些研究人员还试图将这种技术应用于HRI领域。利用LLM来估计人类有多少信任机器人[30]; Yoshida等人,使用LLMS生成低级控制命令来推动人形机器人运动以进行社会表达[29],而不是用于实践援助。Baermann等人,部署了LLM不仅遵循人类的言语命令,而且还通过人类的自然语言反馈来纠正其错误[2]。然而,通信主要依赖语音相互作用,而较少关注多模式感应和表达能力。ye等。[27]驱动了一个LLM驱动的机器人系统,该系统能够与人类在VR环境中的组装任务中合作。,但是该系统仅限于处理人类语言输入并控制虚拟空间中的单臂。通常,与快速
1植物医疗系,安登国立大学,安东斯36729,大韩民国; smvahsan@gmail.com 2 Applied Biosciences,Kyungpook国立大学,Daegu 41566,大韩民国; inmamumrassel@gmail.com(m.i.-u.-h.); ashim@knu.ac.kr(a.k.d.)3植物与土壤科学系,美国德克萨斯州科技大学基因组学研究所,德克萨斯理工大学,德克萨斯州拉伯克,美国德克萨斯州79409; mrahman@bsmrau.edu.bd 4 4602,杜姆基杜姆基Patuakhali科学技术大学昆虫学系8602; mahiimam@pstu.ac.bd 5 5 Kumho Life Science Laboratory,Chonnam国立大学,Gwangju 61186,大韩民国; ncpaulcnu@gmail.com 6大加工大学大麻生物技术学院,朝鲜共和国安东斯36729 *通信:hwchoi@anu@anu.ac.kr3植物与土壤科学系,美国德克萨斯州科技大学基因组学研究所,德克萨斯理工大学,德克萨斯州拉伯克,美国德克萨斯州79409; mrahman@bsmrau.edu.bd 4 4602,杜姆基杜姆基Patuakhali科学技术大学昆虫学系8602; mahiimam@pstu.ac.bd 5 5 Kumho Life Science Laboratory,Chonnam国立大学,Gwangju 61186,大韩民国; ncpaulcnu@gmail.com 6大加工大学大麻生物技术学院,朝鲜共和国安东斯36729 *通信:hwchoi@anu@anu.ac.kr
但是现在,尽管文字处理尚未完成分析,但可用性的前沿已经因为新应用程序和新界面技术的开发和引入而不断向前推进。电子邮件和计算机会议支持等通信应用程序所带来的可用性挑战远比文字处理向非程序员扩展所带来的挑战更加多样化。在当前技术中,多个用户通过极其不同的工作站类型协作访问多个应用程序。就在这些新领域的可用性问题得到阐述和探索的同时,前沿原型正在引入手势(例如手写)和语音输入以及交互式视频输出。这些新发展正在整个行业中以更快的速度、更广泛地发生,并随着时间的推移影响更多的用户。
Cruise AV的标志是其安全的硬件传感器套件,在外部可见。传感器套件不会在外部共享信息,不会通过云数据处理来跟踪或以任何身份保留第三方。这种传感器阵列使Cruise AV能够收集有关其环境的信息并告知系统的驾驶决策。在AV的后备箱内是组成系统“大脑”的计算机,并迅速综合了硬件套件收集的信息,以通过感知(了解环境),预测(评估给定环境的可能的安全路径或轨迹)和控制驾驶(驾驶驾驶员)(评估可能的安全路径或轨迹)。有关巡航自主系统如何工作的更多信息,并在此处的2022 Cruise安全报告中提供了一个安全的驾驶员。
最近在操纵和运动领域取得了显着进展,但移动操作仍然是一个长期以来的挑战。与运动或静态操纵相比,移动系统必须在非结构化和动态环境中可行的多种长距离任务。尽管应用程序广泛且有趣,但在开发这些系统(例如基础和手臂之间的协调)时,有很多挑战,依靠在船上感知到感知和与环境互动,最重要的是,同时整合了所有这些部分。先前的作品使用模块化技能来解决问题,以使其动机和操纵被微不足道地捆绑在一起。这引起了多个限制
简介 十一年前,马希尔 (Maher) 问道:“谁在创造?” (Maher 2012),并提出了几个创造性应用的分析空间,包括构思和互动两个维度。马希尔的问题引出了乔丹诺斯 (Jordanous) 的 PPP 视角框架,其中创造行为可以由人类或人工智能 (Jordanous 2016) 执行,以及坎托萨洛 (Kantosalo) 和塔卡拉 (Takala) 的 5C 框架,其中创造行为由人类和人工智能共同组成的集体执行 (Kantosalo and Takala 2020)。1然而,对于人与人工智能互动中创造力的位置,人们的共识较少。混合主动性创造性界面方法提出了一组基本的细粒度活动,这些活动可以由人类或人工智能以某种结构化对话的形式执行(Deterding 等人,2017 年;Spoto 和 Oleynik,2017 年),随后扩展到生成应用(Muller、Weisz 和 Geyer,2020 年),针对特定算法方法进行了改进(Grabe、Duque 和 Zhu,2022 年),并针对其他算法方法进行了批评(Zheng,2023 年)。虽然这些方法生成了重叠的分析动作词汇,但它们并没有解决创造力在何处发生(以及由谁或什么通过这些动作发生)的问题。在这篇短文中,我们提供了对该问题的一个答案的几个例子。我们重新利用 Kantosalo 和 Takala (2020) 的 5C 中的集体概念,提出一种类型的创造力可能会在以下互动空间中不对称地出现 (Rezwana and Maher 2022)
本文介绍了一种跨性别包容的人工智能立场,即“行动人工智能”(eAI)。人工智能设计是一种体现人类文化和价值观的人类社会文化实践。不具代表性的人工智能设计可能会导致社会边缘化。第 1 节借鉴激进的行动主义,概述了具体文化实践。第 2 节探讨了跨性别如何作为一种社会文化实践与技术科学交织在一起。第 3 节重点介绍了在人工智能中机器人与人类互动的具体情况下颠覆性别规范。最后,第 4 节确定了四个道德载体:可解释性、公平性、透明度和可审计性,以便在开发性别包容的人工智能时采取跨性别包容的立场,并颠覆机器人设计中现有的性别规范。
摘要◥目的:大约20%的RAS野生型转移性结直肠癌(MCRC)的患者经历了对抗EGFR抗体西素单抗的客观反应,但很少实现消除疾病。肿瘤收缩的程度与长期结局相关。我们的目的是找到合理组合,通过破坏对抗凋亡分子的适应性依赖性(BCL2,BCL-XL,MCL1)来增强西妥昔单抗的效率。实验设计:实验是在患者衍生的异种移植物(PDX)和类器官(PDXO)中进行的。凋亡的底漆。促凋亡和抗凋亡蛋白复合物。通过caspase激活PDXOS和监测PDX生长来评估组合疗法的影响。结果:由314个PDX队列中的人口试验,由许多患者确定,确定46个模型(14.6%),具有明显的
摘要。尽管即使是非常先进的人工系统也无法满足人类成为社会互动适当参与者所需的苛刻条件,但我们认为并非所有人机交互 (HMI) 都可以适当地简化为单纯的工具使用。通过批评标准意向性主体解释的过于苛刻的条件,我们建议采用一种最小方法,将最小主体归因于某些人工系统,从而提出将采取最小联合行动作为社会 HMI 的案例。在分析此类 HMI 时,我们利用了丹尼特的立场认识论,并认为出于多种原因,采取意向性立场或设计立场可能会产生误导,因此我们建议引入一种能够捕捉社会 HMI 的新立场——人工智能立场。