التعلم المستمر للروبوتات العاطفية: دليل على مفهوم الرفاهية
| العنوان | التعلم المستمر للروبوتات العاطفية: دليل على مفهوم الرفاهية |
|---|---|
| المؤلف | Churamani, N., Axelsson, M., Çaldır, Atahan, Gunes, H. |
| تاريخ النشر: | 2022 |
| مكان النشر | - IEEE |
| الموضوع | الروبوتات العاطفية، التعلم المستمر، تأثير الوجه، التفاعل بين الإنسان والروبوت، الرفاهية |
| النوع | وثيقة |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 978-166545490-2 |
| رقم السجل | 21a7d752-d94f-4bc1-9d89-32c62c18a255 |
| التاريخ | 2022 |
| ملاحظات | مجلس أبحاث العلوم الهندسية والفيزيائية |
| نص عينة | يتطلب الحفاظ على التفاعلات بين الإنسان والروبوت في العالم الحقيقي أن تكون الروبوتات حساسة للخصوصيات السلوكية البشرية وأن تكيف تصوراتها ونماذج سلوكها لتلبية هذه التفضيلات الفردية. بالنسبة للروبوتات العاطفية، فإن ذلك يستلزم تعلم التكيف مع السلوك العاطفي الفردي لتقديم تجربة تفاعل شخصية لكل فرد. لقد ثبت أن التعلم المستمر (CL) يمكّن الوكلاء من التكيف في الوقت الفعلي، مما يسمح لهم بالتعلم باستخدام البيانات المكتسبة بشكل متزايد مع الحفاظ على المعرفة السابقة. في هذا العمل، نقدم إطارًا جديدًا لتطبيق CL في العالم الحقيقي لنمذجة التفاعلات الشخصية بين الإنسان والروبوت باستخدام آلية إدراك التأثير المستندة إلى CL. لتقييم الإطار المقترح، قمنا بإجراء دراسة مستخدم لإثبات المفهوم مع 20 مشاركًا يتفاعلون مع روبوت Pepper باستخدام ثلاثة أنواع مختلفة من سلوك التفاعل: ثابت ومكتوب، باستخدام التكيف القائم على التأثير دون تخصيص، واستخدام التكيف القائم على التأثير مع التخصيص المستمر. تُظهر نتائجنا تفضيلًا واضحًا لدى المشاركين للتخصيص المستمر القائم على CL مع تحسينات كبيرة لوحظت في تجسيم الروبوت، ورسومه المتحركة، وتقييمات الإعجاب، بالإضافة إلى تصنيف التفاعلات بشكل أعلى بكثير من حيث الدفء والراحة حيث تم تصنيف الروبوت على أنه أفضل بكثير في فهم كيف يشعر المشاركون. |
| DOI | 10.1109/ACIIW57231.2022.10086005 |
