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一种优雅的改善人类机器人互动的方式？
这一天似乎并不遥远，在这种情况下，机器人将成为我们日常生活的积极组成部分，就像电器已经一样。因此，越来越需要以人为本的方式设计适当的人类机器人互动的范式，工具和技术（Beckerle等，2017）。为此，需要适当的人机界面（HMI），并且越来越多的研究表明，周围神经系统（PNS）如何成为理想的渠道，通过这种相互作用可以实现这种相互作用。在每天的运动任务（例如抓住，步行或说话）中，中枢神经系统（CNS）在脊髓的腹角招募了许多α-肌神经元，并调节它们发射动作电位的速度。α-肌神经元通过脊柱上部，不同的静脉和内在的运动神经元特性进一步调节（Heckman等，2005； Enoka，2008）。由一个由一个轴突支配的一组肌肉纤维（肌肉单位）将运动神经元轴突作用电位转化为力。肌肉单元和运动神经元形成了所有运动动作的最终合奏，即所谓的运动单元。将神经命令转化为肌肉力量，（脊柱）运动单元代表了中枢神经系统的有前途的界面。但是，机器人应用必须考虑到一些生理限制。在本意见论文中，我们声称更好的用户体验将导致更直观的控制和更紧密的人类机器人互动，甚至是人机的整合，反之亦然（见图1）。使用PNS数据进行意图检测以及用户体验的在线评估，这些界面在技术上有前途和了解人类行为和反应的工具（Beckerle等，2019）。为了改进这一点，我们讨论了意图检测，用户反馈和用户反馈的进展，并强调了拟人化系统，这些系统直接由人类控制，例如假体和远程关系，并旨在创建新颖的感觉运动范式。
人类机器人互动的聚类社交手势
摘要。社交触摸提供了人类和机器人之间丰富的非语言交流。先前的工作已经确定了一套用于人类互动的触摸手势，并用自然语言标签（例如，抚摸，拍拍）描述了它们。然而，尚无关于用户思想中的触摸手势之间的半智关系的数据。为了赋予机器人的触摸智能，我们调查了人们如何看待文献中的社会触摸标签的相似之处。在一项在线研究中，有45位参与者根据他们的相似之处对36个社交触摸标签进行了分组，并用描述性名称注释了他们的分组。我们从这些分组中得出了手势的定量相似性，并使用层次聚类分析了相似性。分析导致围绕手势的社会，情感和接触特征形成9个触摸手势。我们讨论了结果对设计和评估触摸感应和与社交机器人的互动的含义。
分类和审查用于开发和与机器学习系统互动的工具
在本文中，我们旨在为在人工智能领域（AI）中出现的各种工具带来一些顺序，重点是机器学习领域（ML）。为此，我们建议对ML系统开发生命周期进行组织的工具分类，并回顾分类的每个部分中现有工具。我们认为，这将有助于更好地了解当前可用的工具生态系统，还将使我们能够确定开发新工具以帮助开发AI和ML系统的利基。在审查了工具的最新工具后，我们确定了三种趋势：将人类纳入机器学习过程的循环，从临时和实验方法到更工程的角度的运动，以及使在没有教育背景的人们开发智能系统的能力中，从而使对环境的焦点从技术上转移到了技术中，从而使人们更容易开发智能系统。
lami：多模式人类机器人互动的大型语言模型
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
在教育中访问和与自然互动的新法定要求
执行摘要在教育中访问和与自然的互动对于应对和适应生物多样性和自然危机以及促进健康和福祉以及儿童和年轻人的成功至关重要。政府已经认识到自然在教育中的重要性，包括在环境改善计划和教育部的气候变化和可持续性战略中。但是，目前的计划不足以保证英格兰的每个孩子都具有实现EIP和DFE策略所需的自然联系的访问，接触和联系质量的水平。在本政策文件中，我们阐明了政府当前方法的差距，并为英格兰所有教育环境中的自然要求提供法定要求，以提供和定期与自然的高质量互动；确保所有儿童都有平等的机会从与自然的经验联系和互动中受益。
重点介绍智能人类 - 抛光协作和互动的应用
随着机器人技术和人工智能的快速发展，人类机器人的协作和互动已成为研究和技术发展的基石。机器人系统与人类合作伙伴的无缝整合对于提高不同应用程序领域的效率，适应性和安全性至关重要。本专注的部分重点介绍了人类 - 机器人协作和互动技术的最新突破，展示了对共享自治，适应性控制，环境系统以及工业，医疗保健和互动环境的共同自主权，适应性控制，人类融合系统的新贡献。本专注的部分收到了80篇论文提交，通过严格的同行评审过程从中选择了9篇论文。这些论文被组织为三个关键主题：（1）辅助应用中的人与动物的相互作用，（2）安全且智能的人类 - 动物统计的高级方法，以及（3）人类与机器人交流的创新界面和技术。每个贡献都为构成了下一代人类与机器人协作和互动所面临的挑战和解决方案提供了宝贵的见解。
通过自然人类互动的增强现实增强的机器人秘密系统
Telekinesis在科幻文学和电影中通常描绘，是一种超级力量，用户可以控制和操纵物理互动中没有物体。在现实世界中，增强人与机器人相互作用需要与机器人臂合成人类直觉过程。本文介绍了一个机器人的远程操作系统，该系统实现了电信作业的本质，将增强现实（AR）的深刻能力与机器人手臂的操作相结合。利用AR，提出的方法为操作员提供了视觉反馈，从而促进了一定程度的控制，超过了自然接口的能力。通过使用AR驱动的视觉识别，该系统在虚拟环境中实现了操作，随后通过机器人臂在现实世界中实现。通过多个实验，我们发现该系统在远程运动操作中的错误幅度很小，满足了远程操作的需求。此外，我们的系统可以在现实世界中的对象上运行。这些实验强调了遥控系统通过AR和机器人臂的整合来帮助人类完成更广泛的任务的能力，从而提供了一种天然的人类 - 机器人相互作用方法。
利用人类代理来提高人类机器互动的信心和可接受性
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
跨领域 ALE 荟萃分析揭示的伙伴互动的神经相关性
目标：伙伴式互动是人类合作性质的重要体现。伙伴式互动可以采取多种形式，包括以问题为导向的对话等认知活动和一起搬动家具等体力任务。本研究的主要目标是使用定量荟萃分析技术探索伙伴式互动的神经基础，以寻找跨互动模式共同的领域通用大脑区域。方法：对 18 项功能性神经影像学研究进行了激活似然估计 (ALE) 荟萃分析，对比了有伙伴参与的任务表现和没有互动伙伴参与的任务表现。研究包括各种互动任务，涵盖了伙伴式互动的认知和体力形式。结果：荟萃分析结果显示，在右颞顶交界处 (rTPJ) 中存在一个显著的 ALE 簇，其中有两个子峰，该区域与心理化、社会预测和合作密切相关。结论：将 rTPJ 确定为伙伴式互动的主要跨模式区域，突出了隐性心理化在所有形式的伙伴式互动中的作用。两个不同子峰的发现可能表明两个区域之间的心理功能存在独特差异。
自然歌曲听觉期间音乐和语言互动的神经签名
歌曲在人脑中如何处理？在歌曲中，音乐和歌词在音乐语言的协同作用中紧密绑定，以传达含义和情感，而不是语言内容，从而提出了有关如何代表两个组成部分并将其整合到有凝聚力的感知整体中的问题。先前的研究指出了对音乐，语音和歌曲敏感的人类皮质的领域，它们既可以找到共享和专业网站。然而，听歌曲时的音乐和歌词处理之间的互动仍然很糟糕。为了解决这个问题，我们探究了具有脑电图的特定于音乐和语音的神经预测机制。当向听众提供歌曲或相应的嗡嗡声（无语言）旋律时，比较了旋律预测的编码。同样，在歌曲和相应的口语（无旋律）歌词中研究了语音预测的编码。我们发现，歌曲中音乐和言语的同意改变了它们的预测信号的产生和处理，从而改变了它们的神经编码。此外，我们在旋律和音素期望的神经编码中找到了一个权衡，其平衡取决于谁在听（反映听众的偏爱的内部驱动力，例如音乐训练）以及歌曲的创作和表演方式（外部驱动程序（外部驱动力）（反映了歌词和音乐的出色和音乐））。总的来说，我们的结果表明，歌曲涉及并行预测过程，以竞争共享处理资源的使用。