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自动驾驶实验室的未来：从人机交互 AI 到游戏化
材料发现自古以来就一直推动着技术的发展，早在 20 世纪 60 年代材料科学正式确立之前就已存在。1 了解材料特性是生物学、化学、物理学和工程学等多个科学领域的交叉点。2 材料发现和优化包括合成和制造与特性测量的协同作用，无论是机械、化学还是电气特性。1,2 传统上，该过程的所有阶段都是由人类科学家构思和实施的，自动化方法仅用于明确定义的简单操作。机器学习 (ML) 的引入引发了科学家们的好奇心浪潮，他们以全新的视角看待科学方法——无论是在理论和计算领域，还是在实际应用中。创造下一个最佳技术突破的竞赛不仅关乎人类的毅力，也关乎人工智能 (AI) 的运用。3,4 几十年来，计算方法
人工智能-智能艺术？-人机交互与创作实践
Eckart Voigts 是布伦瑞克工业大学的英语文学教授。他撰写、编辑和合作编辑了大量书籍和文章。Robin Markus Auer 正在攻读博士学位，这是布伦瑞克工业大学关于文学和音乐自动化创造力的跨学科研究项目的一部分。他的工作重点是耦合体现创造系统中人类和机器创造力之间的相互作用。Dietmar Elflein（兼职教授博士）在布伦瑞克工业大学教授流行音乐。他是国际流行音乐研究协会德语分会的顾问委员会成员。Sebastian Kunas 是一位音乐家、音响艺术家、制作人和教育家，具有潜艇和 DIY 文化以及文化和声音研究的背景。他在希尔德斯海姆大学文化研究与美学交流学院教授电子声音和音乐实践，并负责管理电子工作室和录音工作室。他是 ARK（Arkestrated Rhyth-machine Komplexities）集体的成员，这是一个不断变化的艺术家、学者和电子 MusickingThings 协会。Jan Röhnert 是德国布伦瑞克工业大学德国文学系的科技界现代文学教授。他的研究兴趣包括前卫诗学和电影、自传和战争、风景和地理诗学、自然和荒野写作、女权主义和当代文学。 Christoph Seelinger 是德国布伦瑞克工业大学德国研究所的现代德国文学研究助理，他于 2021 年在该研究所获得博士学位。此前，他在布伦瑞克工业大学完成了跨学科硕士课程“科技世界文化”。他的研究重点是电影与文学之间的界面、（视听）媒体的跨界、文学/电影与先锋派之间的联系以及所谓的“琐碎文化”。
将意识归因于人工智能：人机交互及其对人机交互的延续影响
近年来，人工智能 (AI) 是否可以被视为有意识，因此应该通过道德视角进行评估的问题浮出水面。在本文中，我们认为，人工智能是否有意识并不像人工智能在人机交互过程中可以被用户视为有意识这一事实那么令人担忧，因为这种意识的归属可能会对人机交互产生延续效应。当人工智能被视为像人类一样有意识时，人们对待人工智能的方式似乎会延续到他们对待他人的方式中，这是因为激活的模式与与人类交互时激活的模式一致。鉴于这种潜力，我们可能会考虑规范我们对待人工智能的方式，或者我们如何构建人工智能以引起用户的某些类型的对待，但不是因为人工智能天生具有感知能力。这一论点侧重于像人类一样的社交行为人工智能，例如聊天机器人、数字语音助手和社交机器人。在本文的第一部分，我们通过人机交互、人机交互和人工智能代理心理学方面的文献，为人工智能意识感知与对人类行为之间的延续效应提供了证据。在论文的第二部分，我们详细介绍了图式激活机制如何使我们能够测试意识感知作为人机交互和人人交互之间延续效应的驱动因素。本质上，将人工智能视为像人类一样有意识，从而在交互过程中激活一致的思维图式，是人工智能行为和感知的驱动因素，可以延续到我们对待人类的方式中。因此，人们可以将类似人类的意识归因于人工智能这一事实值得考虑，对人工智能的道德保护也值得考虑，无论人工智能固有的意识或道德地位如何。
AME 598 – 人机交互
在整个项目期间所做的努力。您的演示不仅应关注最终结果，还应提供您为达到这一点而经历的历程的见解。这可能包括您遇到的挑战、您做出的决定以及您为完善项目而遵循的迭代过程。此外，花时间在课程目标的背景下解释您的项目的重要性及其与实际应用的相关性。在随后的问答环节中，准备好回答同学和讲师关于您的项目细节、方法、挑战和潜在未来方向的问题。除了课堂演示外，您还需要在 Canvas 上提交幻灯片。提交截止日期为演示当天晚上 11:59。
人工智能时代的人机交互的未来
贾斯汀·卡塞尔目前在卡内基梅隆大学匹兹堡语言技术研究所和巴黎人工智能跨学科研究所 PRAIRIE 工作，她还担任巴黎 Inria 的高级研究员。在卡内基梅隆大学，卡塞尔曾担任 HCII 主席，以及计算机科学学院技术战略与影响副院长。此前，她曾在西北大学任教，并在那里创立了技术与社会行为博士课程和研究中心，在此之前，她是麻省理工学院媒体实验室的终身教授。卡塞尔曾获得麻省理工学院 Edgerton 奖、安妮塔·博格研究所女性远见奖、AAMAS 时间考验论文奖以及美国国家科学院亨利和布赖纳·大卫政策社会科学奖。她是 ACM、AAAS 和苏格兰皇家科学院的院士，并于 2022 年获得爱丁堡大学荣誉博士学位。在法国，卡塞尔被任命为法国政府委员会 CNNUM（法国国家数字委员会）的成员，该委员会由 21 名成员组成，负责法国数字技术的未来。她的研究结合了她在文学、语言学和心理学方面的跨学科背景，旨在构建倾听多于说话的人工智能系统，并建立融洽的关系，以改善人机协作。更多信息请访问 www.justinecassell.com 和 http://articulab.hcii.cs. cmu.edu/。
人工智能与人机交互：最新进展与挑战回顾
近年来，人工智能 (AI) 与人机交互 (HRI) 的融合取得了重大进展，彻底改变了人类与机器人的协作和共存方式。本综述全面概述了人工智能驱动的 HRI 的最新突破，并指出了未来的挑战。近年来，人工智能驱动的能力激增，增强了人机交互。机器学习算法使机器人能够适应用户的偏好和行为，创造个性化和直观的交互。自然语言处理 (NLP) 促进了人与机器人之间的无缝通信，实现了语音命令和情境感知响应。计算机视觉的进步赋予机器人增强的感知能力，使它们能够识别和解释人类的手势、情绪和面部表情。强化学习在使机器人能够从人类反馈中学习并实时优化其行为方面发挥了关键作用。社交辅助机器人利用人工智能提供情感支持和陪伴，特别是在医疗保健和老年护理环境中。尽管取得了这些进步，但人工智能驱动的 HRI 领域仍然存在挑战。需要仔细考虑道德问题，包括隐私问题和负责任地使用人工智能来影响人类行为。确保人工智能驱动的机器人系统的安全仍然至关重要，需要采取强有力的措施来防止恶意攻击和意外后果。人机信任仍然是一个关键挑战，需要透明的人工智能算法和有效的沟通策略。人工智能研究人员、机器人专家、心理学家和伦理学家之间的跨学科合作对于解决 HRI 复杂的社会技术方面至关重要。人工智能和人机交互的融合具有巨大的潜力，可以重新定义我们日常生活的各个方面。这篇评论重点介绍了人工智能驱动的 HRI 的最新进展，强调需要进行跨学科努力来应对挑战并确保负责任地开发和部署人工智能驱动的机器人系统。随着研究人员不断创新，人工智能和人机交互的动态格局预示着未来人类和机器人之间的无缝协作和共存将成为我们社会结构不可或缺的一部分。
人机交互硕士 HCI
所有雷克曼大学的学生都必须在整个学习期间拥有全面的健康保险。雷克曼大学无法承担医疗费用，也无法对没有保险的学生负责。您可以购买自己的健康保险单来满足您在以色列期间的医疗需求，或者购买雷克曼大学 (RUNI) 为国际学生提供的 UMS HAREL YEDIDIM 保险单。如果您是以色列居民，并且受以色列国家健康保险 (Bituach Leumi) 的保障，则无需任何额外的健康保险。HAREL YEDIDIM 的保险计划提供全面的健康保险，每学年 1,600 美元，将在年初收取。为了让学生获得持续的保障，HAREL YEDIDIM 保单将自动从一个学年续签到下一个学年，直到课程结束，除非学生以书面形式通知学校他们有其他健康保险并希望取消。
智能机器人的多模式融合和人机交互控制
方法：助行器为患者提供了弹药和指导力量的重量，以模仿一系列物理治疗师的运动，并创造自然，舒适且安全的环境。该系统由全向移动平台，BWS机制和骨盆支撑组成，以平滑骨盆的运动。使用人类意图，四个力传感器，两个操纵杆和一个深度感应摄像头来监视人机信息信息，并提出了一种多模式融合算法以提高精度。然后，系统分别通过相机，力传感器和操纵杆获得了标题E，骨盆姿势F和运动向量H，并通过特征提取和信息融合进行了对意图进行分类，并通过机器人的Kinematics通过机器人的Kinematics进行了最终输出运动速度。
摘要 人工智能 (AI) 系统正在成为我们日常生活中不可或缺的一部分，影响着我们的工作、互动和决策方式。随着人工智能系统的不断发展，确保它们不仅技术精湛，而且具有社会意识和责任感至关重要。本文提出了人工智能系统社会化的能力模型，旨在定义和培养人工智能系统在以人为本的环境中合乎道德、有效和和谐地运行所需的技能和属性。能力模型基于多学科方法，借鉴了人工智能伦理、机器学习、人机交互和行为心理学。它概述了开发具有以下关键领域能力的人工智能系统的框架。本文详细讨论了每个能力领域，并提供了开发和评估这些能力的实用策略和技术。它强调了人工智能研究人员、伦理学家、心理学家和设计师之间的跨学科合作的重要性，以创建符合人类价值观和社会需求的人工智能系统。通过实施人工智能系统社会化能力模型，我们旨在推动人工智能系统的发展，这些系统不仅在技术能力方面表现出色，而且还有助于打造更具社会责任感、用户友好性和道德性的人工智能环境。该模型可作为研究人员的指南
摘要 人工智能 (AI) 系统正在成为我们日常生活中不可或缺的一部分，影响着我们的工作、互动和决策方式。随着人工智能系统的不断发展，确保它们不仅技术精湛，而且具有社会意识和责任感至关重要。本文提出了人工智能系统社会化的能力模型，旨在定义和培养人工智能系统在以人为本的环境中合乎道德、有效和和谐地运行所需的技能和属性。能力模型基于多学科方法，借鉴了人工智能伦理、机器学习、人机交互和行为心理学。它概述了开发具有以下关键领域能力的人工智能系统的框架。本文详细讨论了每个能力领域，并为其开发和评估提供了实用的策略和技术。它强调了人工智能研究人员、伦理学家、心理学家和设计师之间的跨学科合作的重要性，以创建符合人类价值观和社会需求的人工智能系统。通过实施人工智能系统社会化能力模型，我们旨在推动人工智能系统的发展，这些系统不仅在技术能力上表现出色，而且还有助于打造更具社会责任感、用户友好和道德的人工智能格局。该模型为研究人员、开发人员和政策制定者提供了指导，以促进人工智能负责任地融入我们的社会。
社论：脑机接口 (BCI) 和工业 4.0 在人机交互 (HMI) 方面的人工智能 (AI) 进展
人工智能 (AI) 与脑机接口 (BCI) 的融合已取得重大进展，特别是在情绪识别和认知筛查领域。这篇综合性社论深入探讨了 Front. Hum. Neurosci.、Sec. Brain-Computer Interfaces 中研究主题“脑机接口 (BCI) 中的人工智能 (AI) 和人机交互 (HMI) 的工业 4.0 进展”中提出的最新进展。在过去十年中，计算机控制和监控应用领域取得了显著的工业进步，进一步催化了人工智能赋能的 BCI 等先进技术的融合。现代 BCI 位于数据采集、信号处理、人工智能和信息物理系统 (CPS) 的交汇处。算法创新，尤其是认知计算领域的创新，正在推动人工智能不断融入 BCI、工业 4.0 和手术 4.0（医疗保健）等领域，旨在建立强大的工业人工智能生态系统。工业 4.0 是一个快速发展的行业，它寻求通过部署人工智能和脑机接口等数字工具来彻底改变传统的工业方法。包括机器学习和深度学习在内的复杂人工智能算法在提高 BCI 系统的性能方面发挥着关键作用，有助于更有效地应对现实生活中的挑战。基于 BCI 的解决方案在提高工业性能方面越来越受欢迎，从精确评估到优化神经人体工程学系统，准确评估工业操作员的心理和认知工作量，促进人机交互、机器人辅助手术，以及确保危急情况下的安全。BCI 提供了一种基于脑信号操纵计算机和外部机电一体化设备的方法。最近，现代工业界对 BCI 操作机器的兴趣日益浓厚。创新型 BCI 的研究和开发，