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機器越像人越好?Science子刊:被人形機器一直看,你會變「蠢」

新聞 人工智能
科學家最新研究發(fā)現(xiàn):當你和人形機器人相互凝視,你的決策速度會變慢!

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本文經(jīng)AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權(quán)轉(zhuǎn)載,轉(zhuǎn)載請聯(lián)系出處。

 “你瞅啥?”

“瞅你咋地?”

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都知道被人盯著會讓人抓狂。

但你知道嗎?

被機器人盯著,你也會膈應得慌。

科學家最新研究發(fā)現(xiàn):

當你和人形機器人相互凝視,你的決策速度會變慢!

和機器人玩一局策略游戲

這一研究成果發(fā)表在9月1日的Science Robotics上。

機器越像人越好?Science子刊:被人形機器一直看,你會變「蠢」

意大利的一個5人研究團隊做了一組實驗,調(diào)查人形機器人的凝視是否會影響人們在社會決策環(huán)境中的推理方式

他們招募了40名實驗的參與者,與人形機器人iCub來玩一個策略游戲(游戲改編自博弈論中著名的“膽小鬼博弈”)。

每輪游戲里,參與者和iCub機器人各自駕駛一輛汽車對撞著沖向彼此。

機器越像人越好?Science子刊:被人形機器一直看,你會變「蠢」

可能的結(jié)果有4種:

  1. 參與者和iCub都直行,各扣4分。
  2. 參與者和iCub都避讓,各得1分。
  3. 參與者直行,iCub避讓,參與者得3分,iCub不得分。
  4. 參與者避讓,iCub直行,參與者不得分,iCub得3分。
機器越像人越好?Science子刊:被人形機器一直看,你會變「蠢」

參與者怎么樣才能贏過iCub?

這取決于他們每輪對iCub選擇的預判,并選擇自己是避讓還是直行。

論文里專門提了一嘴:“永遠走直線”并不好,可能會拿負分(手動狗頭)。

實驗特殊的地方在于,參與者每輪做決策時存在是否與iCub相互凝視的情況。

機器越像人越好?Science子刊:被人形機器一直看,你會變「蠢」

研究人員通過腦電圖(EEG)測量參與者每輪做決策時,他們的行為和神經(jīng)活動在這兩種情況下是否有差異。

結(jié)果顯示,不同注視條件下的平均反應時間有顯著差異(Z=-2.86,p=0.004)。

避開iCub目光的情況下,參與者的平均反應時間為1.75秒

與iCub相互凝視的情況下,參與者的平均反應時間為1.88秒

不過,雖然反應有快慢,但參與者的總分在不同條件下并沒有顯著差異。

那機器人和人類的勝負到底如何?

事實上,45%的參與者拿了正分。同時,也有55%的參與者分數(shù)比iCub高。

決策速度怎么會變慢?

為什么與iCub相互凝視會延長參與者的決策反應時間

原因在于,與iCub相互凝視會讓參與者的決策閾值變高

除了要努力“忽略”來自iCub的目光,參與者還會花費更多時間和精力在決策上。

其實,這也怪不了機器人。

只怪我們?nèi)祟愄珪?ldquo;察言觀色”了。

人類的許多決定是在社會環(huán)境里做出的,這往往需要評估他人的意圖。

而我們主要依靠非語言線索來推斷他人的心理狀態(tài),從而預測他們的行為。

機器越像人越好?Science子刊:被人形機器一直看,你會變「蠢」

人形機器人的目光,對人類來說也是一個強烈的社會信號

而不管這個信號與我們要做出的決定相不相關(guān),我們都會調(diào)動大腦資源來處理它。

此次研究告訴我們:

人形機器人的凝視會“劫持”人類大腦的“社會認知”機制,讓大腦把它當作有意識的真人對待。

雖然和他們像真人一樣互動會很意思,但也會妨礙我們更快更好地做出決策。

在特殊情況下,和人形機器人互動導致的注意力分散甚至會給我們帶來危險。

另外,這次的研究也科學地證明了:

被人盯著的確會讓人不舒服。

不僅僅是被人盯著,就算是被長得像人的機器人盯著都不行。

研究團隊介紹

研究的5人團隊來自意大利技術(shù)研究院(IIT)的一個實驗室。

實驗室名為“人與機器人相互作用的社會認知研究中心”,實驗室的負責人Agnieszka Wykowska領(lǐng)導了這次研究。

機器越像人越好?Science子刊:被人形機器一直看,你會變「蠢」

這個被稱為“實例”的項目由歐洲研究委員會(ERC)資助,旨在解決人們何時以及在何種條件下將機器人視為有意識的存在的問題。

Agnieszka Wykowska稱:

機器人將會越來越多地出現(xiàn)在我們的日常生活中,這就是為什么不僅要理解機器人設(shè)計的技術(shù)方面,還要理解人與機器人交互的人性方面。

IIT成立于2005年10月,總部位于意大利熱那亞。

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它被普遍認為是意大利最好的研究機構(gòu),乃至歐洲最好的科學研究中心之一。

IIT的機器人研究側(cè)重于多學科領(lǐng)域融合的機器人設(shè)計與控制,以及機器人相關(guān)的軟硬件平臺的開發(fā)與應用。

IIT在關(guān)節(jié)式機器人的硬件平臺搭建與相應的上層運動控制上處于世界領(lǐng)先位置,實驗用到的人形機器人iCub也是由IIT建造。

論文地址:
https://doi.org/10.1126/scirobotics.abc5044
參考鏈接:
https://neurosciencenews.com/robot-human-decisions-19241/

 

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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