Vi presenterar en Turing-liknande Handslaget testa administreras genom en telerobotic system där förhörsledaren håller en robot penna och interagera med en annan part (mänsklig eller syntetisk). Vi använder en påtvingad val metod, och extrahera ett mått på likheten mellan den konstgjorda modellen till en mänsklig handslag.
I Turingtestet är en datormodell som anses "tänka intelligent" om det kan generera svar som inte kan särskiljas från dem som en människa. Detta är dock prov som endast gäller de språkliga aspekterna av maskinens intelligens. En framträdande funktion i hjärnan är kontrollen av rörelse och förflyttning av mänsklig hand är en sofistikerad demonstration av denna funktion. Därför föreslår vi en Turing-liknande handslag test, för maskinens motor intelligens. Vi administrerar testet genom ett telerobotic system där förhörsledaren är engagerad i en uppgift att hålla en robot penna och interagera med en annan part (mänsklig eller syntetisk). Istället för att fråga förhörsledaren om den andra parten är en person eller ett datorprogram, använder vi två alternativ tvingas välja metod och fråga vilket av två system är mer människoliknande. Vi extrahera en kvantitativ betyg för varje modell enligt dess likheter med den mänskliga handslag rörelse och namnge det "Model Human-likhet Grade" (MHLG). Vi presenterar tre metoder för att uppskatta MHLG. (I) Genom att beräkna andelen individer svar att den modellen är mer människolika än det mänskliga, (ii) genom att jämföra två viktade summor av mänskliga och modell handskakningar vi passar en psykometrisk kurva och extrahera den punkt subjektiva jämlikhet (PSE ), (iii) genom att jämföra en viss modell med en viktad summa av mänskliga och slumpmässiga signaler, passar vi en psykometrisk kurva till svaren från förhörsledaren och extrahera PSE för vikten av det mänskliga i den viktade summan. Sammanlagt ger vi ett protokoll för att testa beräkningsmodeller av den mänskliga handslag. Vi tror att bygga en modell är ett nödvändigt steg att förstå något fenomen och, i detta fall, att förstå den neurala mekanismer som ansvarar för generering av den mänskliga handslag.
Vi har presenterat ett nytt protokoll för en forcerad val Turing-liknande handslag testet administreras via ett enkelt telerobotic system. Detta protokoll är en plattform för att jämföra konstgjord handslag modeller, snarare än en plattform för att avgöra absolut mänsklig likhet. Detta protokoll presenterades i ett par konferenser 2-5
Vi har visat här att detta test är till hjälp i att hitta parametrarna för passiva egenskaper av rörelse som ger mest människoliknande känsla. Den kan användas i fortsatta studier för att utveckla en modell för ett handslag, som kommer att vara så människoliknande som möjligt. Vi kommer att använda denna plattform i den första Turing-liknande handslag turnering som äger rum under sommaren 2011 [[ http://www.bgu.ac.il/ ~ akarniel / HANDSKAKNING / index.html ]], där konkurrerande modeller kommer att graderas för deras mänskliga likhet. Den ultimata modellen bör nog överväga olinjäriteter och tidsvarierande natur mänskliga impedans 21, ömsesidig anpassning med förhörsledaren och många andra aspekter av en naturlig mänsklig handslag som bör testas och rangordnas med denna forcerad val Turing-liknande handslag test.
Den föreslagna testet är endimensionell och utförs via ett telerobotic gränssnitt, och därför är begränsad: det döljer många aspekter av handslag som taktil information, temperatur, fukt och gripa krafter. Men i flera studier en telerobotic gränssnitt har använts för att utforska handslag 6-11 och andra former av människa-människa interaktion 12. Dessutom, i denna version av testet gjorde vi betraktar inte den tid handslag, inledandet och tider release, dess flerdimensionella karaktär och banor handen före och efter fysisk kontakt. Det finns också många typer av handskakningar beroende på kön och kultur för den person 13-14 och därför kan man inte förvänta sig att generera en optimal människoliknande handskakning modell. Ändå tror vi att enkelheten i det föreslagna testet är en fördel, åtminstone i detta inledande skede av studien. När de viktigaste funktionerna i en sådan endimensionell handslag är korrekt präglas vi kan gå vidare till dessa begränsningar och utöka testet därefter.
Det bör noteras att en Turing-liknande handslag testet kan vara reversibel, med datorn istället för den person som frågade om vem den andra parten. I detta sammanhang anser vi att följande omvända handskakning hypotes: syftet med ett handslag är att utforska skakat hand, enligt den omvända handslag hypotesen, den optimala handslag algoritm – i den meningen att det kommer att bli omöjlig att skilja från en människa handskakning – kommer bästa underlätta diskriminering mellan människor och maskiner. Med andra ord kommer den modell som ger den bästa handslag så att en korrekt inställd klassificerare kan skilja mellan människa och handslag maskin.
Om det omvända handslag hypotes är verkligen rätta till det ger en klinisk applikation för vår test: identifiera Rörelsehinder hos människor som lider av olika neurologiska motor-relaterade sjukdomar som cerebral pares (CP). Tidigare studier har visat skillnader i kinematiska parametrar mellan CP patienter och friska personer när de utför når rörelser 15-16. Vi visade nyligen att egenskaperna hos rörelser skiljer sig åt mellan friska individer och individer med CP när de skakar hand med hjälp av en telerobotic system 4. Dessa resultat stärker vår hävdar att människor med motoriska funktionsnedsättningar kan skiljas från friska personer genom att undersöka och utforska handslag förflyttning av varje individ. Man bör också notera att testet diskuteras här är en perceptuell test och nya studier skilja mellan uppfattning och handling 17-20. Framtida studier bör undersöka tre versioner av testet för att exakt bedöma vilken typ av människa-gillar handskakning: (1) en psykometriska test av den upplevda likheten, (2) en motor beteende test (motormetric test) som kommer att undersöka motorn reaktion av förhörsledaren, som kan skilja sig från hans / hennes kognitivt upplevda likheten, (3) en ultimat optimal diskriminatorn som försöker att skilja mellan människa och maskin handslag bygger på kraft och banor position.
I allmänna ordalag hävdar vi att förstå systemet motorstyrning är en förutsättning för förståelsen av hjärnans funktion, och att en sådan förståelse skulle kunna påvisas genom att bygga en humanoid robot omöjlig att skilja från en människa. Den aktuella studien fokuserar på handslag via ett telerobotic system. Vi påstår att genom att rangordna den rådande vetenskapliga hypoteser om naturen av mänsklig hand rörelsekontroll hjälp av de föreslagna Turing-liknande handslag test, viska kunna extrahera framträdande egenskaper hos mänskliga motorisk kontroll, eller åtminstone de framträdande egenskaper som krävs för att bygga en konstgjord bihang som är omöjlig att skilja från en mänsklig arm.
The authors have nothing to disclose.
AK vill tacka Gerry Loeb till nyttiga diskussioner om den föreslagna Turing-liknande handslag test. AK och IN vill tacka Natanael Leibowitz och Lior Botzer som har bidragit till utformningen av den allra första versionen av detta protokoll redan 2007. Denna forskning stöds av Israels Science Foundation (bidrag nr 1018-1008). SL stöds av en Kreitman stiftelse postdoktorsstipendium. I stöds av Kreitman stiftelsen och Clore stipendieprogram.
Material Name | Tipo | Company | Catalogue Number | Comment |
---|---|---|---|---|
Two PHANTOM desktop robots | SensAble Technologies | 2 Parallel cards Minimum system requirements: Intel or AMD-based PCs; Windows 2000/XP, 250 MB of disc space |
||
SensAble technologies Drivers | SensAble technologies | http://www.sensable.com | ||
H3DAPI source code | H3DAPI | http://www.h3dapi.org/modules/mediawiki/index.php/H3DAPI_Installation | ||
Python 2.5 | Python | http://www.python.org/download/releases/2.5.5/ | ||
x3d codes | ||||
psignifit toolbox version 2.5.6 | Matlab | http://www.bootstrap-software.org/psignifit/ |