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具身人工智能中的多样性、公平性和包容性
然而，表达和实施这些思考是困难的，特别是在机器人和人工智能 (AI) 等新的复杂领域。为了这个目的，本书收集了体现人工智能的多样性、公平性和包容性 (DEI4EAI) 项目的思考、见解和工具。本书面向从事体现人工智能工作并有兴趣为更公平和公正的未来做出贡献的学生、研究人员、设计师、开发人员和社会利益相关者。所有那些被称为普通的东西实际上都是文化性的：它们代表着价值观、信仰和叙述，影响我们如何收集和使用数据、如何设计算法、如何定义代理、如何塑造人工智能体现、如何设计交互以及我们如何定义体现人工智能干预。尽管角色和能力不同，设计师、研究人员和更广泛的利益相关者（如政策制定者和社区）都有责任反思他们的价值观、观点、偏见和刻板印象如何影响具体化的人工智能技术。这很重要，因为孤立的实践会影响我们评估行为风险和危害的能力。为了防止设计有害和不充分的技术，需要以反思和开放的态度审视叙述、实践和方法，以转变思维方式。
化学智能导师利用物理和虚拟操作进行具身学习
摘要。混合式教育技术可充分利用物理和虚拟操作的互补优势。然而，如何最好地结合这些操作尚不清楚。先前的研究侧重于结合物理和虚拟操作，根据它们是否突出特定概念按顺序提供它们。这项研究大多忽略了可以将学生的概念理解建立在身体动作上的具体学习机制。为了解决这个问题，我们对 80 名本科生进行了一项化学学习实验室实验。我们比较了虚拟和物理操作的不同排序方式，这些方式首先让学生参与到具体体验中，或者使目标概念突出。结果表明，在学习序列的早期提供具体体验可以增强概念学习。这些发现扩展了现有的物理和虚拟操作混合理论，并为混合交互式教育技术的开发人员提供了实用建议。
具身人工智能
摘要。关于人类思维在多大程度上控制着人体，反之亦然，一直存在着争论。今天，这场争论仍然激发着科学界的强烈愿望，希望加深我们对人类和动物智能、适应性行为本质的理解。为了进一步了解智力，探索我们的大脑和身体如何通过与世界的物理互动而发展，具身智能将人体的物理实体置于这一主题的中心。在人工智能和机器学习时代，具身智能研究仍然非常重要，因为它可以提供有价值的输入，从而增强传统人工智能技术的影响力。具身智能为当前的人工智能技术提供了潜在的解决方案，这些技术依赖于大量数据和可靠的输出，而这些输出依赖于不确定的、非结构化的任务和与人类用户（无论是个人还是社区）密切相关的情况。在下一章中，我们将讨论这个跨学科社区的当前趋势和方向，以及未来的挑战和机遇。
具身人工智能调查：从模拟器到研究任务
摘要 — 从“互联网人工智能”时代到“具身人工智能”时代，出现了一种新兴的范式转变，人工智能算法和代理不再从主要来自互联网的图像、视频或文本数据集中学习。相反，他们通过与环境的互动从类似于人类的自我中心感知中进行学习。因此，对具身人工智能模拟器的需求大幅增长，以支持各种具身人工智能研究任务。对具身人工智能日益增长的兴趣有利于对通用人工智能 (AGI) 的更大追求，但目前还没有对这一领域的当代和全面的调查。本文旨在为具身人工智能领域提供百科全书式的调查，从其模拟器到其研究。通过评估我们提出的七个特征的九个当前具象人工智能模拟器，本文旨在了解模拟器在具象人工智能研究中的用途及其局限性。最后，本文调查了具象人工智能的三个主要研究任务——视觉探索、视觉导航和具象问答 (QA)，涵盖了最先进的方法、评估指标和数据集。最后，通过调查该领域发现的新见解，本文将为任务模拟器的选择提供建议，并为该领域的未来方向提供建议。
“我做得更好”：通过脑机接口检查虚拟现实中的具身化对二元运动想象任务中的主体感的影响
基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 已被提议作为一种中风康复手段，它与虚拟现实相结合，可以将基于游戏的互动引入康复中。然而，MI-BCI 的控制可能难以获得，用户可能会面临糟糕的表现，这会让他们感到沮丧，并可能影响他们使用该技术的积极性。通过增加用户对系统的代理感，可以减少积极性的下降。本研究的目的是了解虚拟现实中描绘的手的化身（所有权）是否可以增强代理感，从而减少 MI-BCI 任务中的挫败感。22 名健康参与者参加了一项受试者内研究，在两种不同的化身体验中比较了他们的代理感：1) 化身手（与身体），或 2) 抽象块。两种表征都以相似的运动闭合以实现空间一致性，并因此弹出气球。手/块通过在线 MI-BCI 控制。每种情况都包括 30 次 MI 激活化身手/块的试验。在每种情况之后，一份问卷调查了参与者的自主感、所有权和挫败感。之后，进行了一次半结构化访谈，参与者详细说明了他们的评分。这两种情况都支持相似水平的 MI-BCI 性能。观察到所有权和自主性之间的显著相关性（r = 0.47，p = 0.001）。正如预期的那样，虚拟手比积木产生更高的所有权。在控制性能时，所有权增加了自主感。总之，基于 BCI 的康复应用程序的设计者可以利用拟人化虚拟形象来对训练过的肢体进行视觉映射，以提高所有权。虽然不能减少挫败感，但只要 BCI 性能足够好，所有权就可以提高感知到的自主性。在未来的研究中，应该在中风患者中验证这些结果，因为他们对自主性和所有权的感知可能与健全用户不同。
具有具身人工智能的现实人形机器人的多模态图灵测试
艾伦·图灵开发了图灵测试，作为一种方法来确定人工智能 (AI) 是否能够通过以 30% 以上的置信度回答问题来欺骗人类询问者相信它具有感知能力。然而，图灵测试关注的是自然语言处理 (NLP)，而忽略了外观、交流和运动的重要性。本文的核心理论命题：“机器可以模仿人类吗？”既涉及功能性，也涉及物质性。许多学者认为，创造一个在感知上与人类无法区分的逼真的人形机器人 (RHR) 是人类技术能力的顶峰。然而，目前还没有全面的开发框架供工程师实现更高模式的人类模仿，而且目前的评估方法还不够细致，无法检测恐怖谷 (UV) 效应的因果影响。多模态图灵测试 (MTT) 提供了这样的方法，并为在 RHR 中创建更高水平的人类相似性以增强人机交互 (HRI) 奠定了基础
具身、知觉、认知和情感
本文的主要目的是全面概述和分析物质制品与具身心智之间的各种关系。本文的第二个目标是确定制品设计和使用中的一些趋势。首先，根据其功能特性，我确定了具身心智所采用的四类制品，即 (a) 具身制品、(b) 感知制品、(c) 认知制品和 (d) 情感制品。这些类别可以重叠，因此一些制品属于多个类别。我还确定了我们在与制品交互时使用的一些技术（或技能）。确定这些制品和技术类别使我们能够绘制出具身心智与制品世界之间关系的图景。其次，在确定了人工制品和技术的类别之后，本文概述了人工制品设计和使用的一些趋势，重点关注神经假体、脑机接口和个性化算法，引导用户走向特定的信息消费认知路径。
走向分布式和具身化的认知解释
摘要 多重外部表征 (MER) 对于科学、数学和工程学的实践和学习至关重要，因为这些领域中研究和控制的现象和实体通常无法被感知和采取行动。因此，MER 在这些领域的推理中发挥着双重构成作用。首先，MER 代表想象中的现象和实体，从而使科学研究成为可能。其次，与上述内容相关的是，与 MER 的感觉运动和想象互动使得涉及这些现象和实体的集中认知操作成为可能，例如心理旋转和类比变换。这两个构成作用表明，获得科学、数学和工程学的专业知识需要发展转化和整合该领域 MER 的能力，同时在想象中对 MER 所代表的现象和实体进行操作。因此，这种整合外部和内部表征及其操作的核心能力（称为表征能力 (RC)）对于科学、数学和工程学的学习至关重要。但是，目前尚无关于这一核心过程的一般说明。我们认为，鉴于 MER 发挥的上述两个构成作用，表征能力的理论解释需要一个明确的模型来说明认知系统如何与外部表征相互作用，以及想象力如何