We presenteren een Turing-achtige Handshake-test toegediend via een telerobotic systeem waarin de ondervrager is met een gerobotiseerde stylus en de interactie met een andere partij (menselijke of kunstmatig). We maken gebruik van een gedwongen keuze methode en extract een maat voor de gelijkenis van de kunstmatige model om een menselijke handdruk.
In de Turing-test, is een computer model beschouwd als "intelligent denken" als het kan genereren antwoorden die niet zijn te onderscheiden van die van een mens. Echter, is deze test beperkt tot de taalkundige aspecten van machine intelligentie. Een opvallende functie van de hersenen is de controle van de beweging, en de beweging van de menselijke hand is een verfijnde demonstratie van deze functie. Daarom stellen we een Turing-achtige handdruk test, voor machine motor intelligentie. Wij beheren de test door middel van een telerobotic systeem waarin de ondervrager is bezig met een taak van het houden van een robot stylus en de interactie met een andere partij (menselijke of kunstmatig). In plaats van het stellen van de ondervrager of de andere partij is een persoon of een computer programma, we gebruiken een twee-alternatief gedwongen keuze methode en vraag welke van de twee systemen is meer mens-achtig. We halen een kwantitatieve cijfer voor elk model op basis van haar gelijkenis met de menselijke handshake beweging en noem het "Model Human-Likeness Grade" (MHLG). We presenteren drie methoden om de MHLG schatten. (I) Door de berekening van het deel van de proefpersonen antwoordt dat het model is meer mens-achtig dan de mens, (ii) Door het vergelijken van twee gewogen sommen van humane en modelsystemen handdrukken we passen een psychometrische curve en extract het punt van subjectieve gelijkheid (PSE ), (iii) Door het vergelijken van een bepaald model met een gewogen som van mens en random signaal, we passen een psychometrische curve voor de antwoorden van de ondervrager en extract van de PSE voor het gewicht van de mens in de gewogen som. In totaal bieden we een protocol om computationele modellen van het menselijk handdruk test. Wij zijn van mening dat het bouwen van een model is een noodzakelijke stap in het begrijpen van een fenomeen, en in dit geval, in het begrijpen van de neurale mechanismen die verantwoordelijk zijn voor het opwekken van het menselijk handdruk.
We hebben met een nieuw protocol voor een gedwongen-keuze Turing-achtige handdruk testen toegediend via een eenvoudige telerobotic systeem. Dit protocol is een platform voor het vergelijken van kunstmatige handshake-modellen, in plaats van een platform voor het bepalen van absolute menselijke gelijkenis. Dit protocol werd in een aantal conferenties 2-5
We hebben hier aangetoond dat deze test is nuttig bij het vinden van de parameters van de passieve eigenschappen van beweging die de meest mens-achtige gevoel te geven. Het kan gebruikt worden in verdere studies, om een model voor een handdruk die zal worden als mens-achtig als mogelijk te ontwikkelen. We zullen gebruiken dit platform in de eerste Turing-achtige handdruk toernooi dat plaats zal vinden in de zomer van 2011 [[ http://www.bgu.ac.il/ ~ akarniel / HANDSHAKE / index.html ]], waar concurrerende modellen zullen worden cijfer voor hun menselijke gelijkenis. De ultieme model moet waarschijnlijk overwegen de niet-lineariteiten en tijdsafhankelijke karakter van de menselijke impedantie 21, wederzijdse aanpassing met de ondervrager en vele andere aspecten van een natuurlijke menselijke handdruk die moet worden getest en klassering op basis van deze gedwongen-keuze Turing-achtige handdruk test.
De voorgestelde test is een-dimensionaal en uitgevoerd via een telerobotic-interface, en daarom is beperkt: het verbergt vele aspecten van de handdruk, zoals tactiele informatie, temperatuur, vocht, en grijpen krachten. Niettemin, in verschillende studies een telerobotic-interface werd gebruikt voor het verkennen van handdruk 6-11 en andere vormen van mens-mens interactie tussen 12. Daarnaast is in deze versie van de test hebben we geen rekening houden met de duur van de handdruk, de initiatie en release tijden, zijn multi-dimensionale karakter en de hand trajecten voor en na het fysieke contact. Er zijn ook vele soorten handdrukken afhankelijk van geslacht en de cultuur van de persoon 13-14 en daarom kan men niet verwachten dat een enkele optimale mens-achtige handdruk model te genereren. Toch geloven wij dat de eenvoud van de voorgestelde test is een voordeel, althans in deze eerste fase van het onderzoek. Zodra de belangrijkste kenmerken van een dergelijke eendimensionale handshake goed zijn gekenmerkt kunnen we overgaan tot deze beperkingen te overwegen en dienovereenkomstig uit te breiden van de test.
Opgemerkt moet worden dat een Turing-achtige handdruk test kan worden omgekeerd, met de computer in plaats van de persoon die wordt gevraagd naar de identiteit van de andere partij. In dit kader beschouwen we de volgende omgekeerde handshake hypothese: het doel van een handdruk is om de sonde geschud de hand, volgens de omgekeerde handshake hypothese, de optimale handdruk algoritme – in de zin dat het zal worden niet te onderscheiden van een mens handdruk – zal beste vergemakkelijken de discriminatie tussen mensen en machines. Met andere woorden, het model geven de beste handdruk zodanig dat een voldoende afgestemd classifier onderscheid kan maken tussen mens en machine handdrukken.
Als de omgekeerde handshake hypothese is inderdaad juist dat levert een klinische toepassing voor onze test: het identificeren van motorische stoornissen bij mensen die lijden aan verschillende neurologische motor-gerelateerde aandoeningen, zoals Cerebral Palsy (CP). Eerdere studies hebben aangetoond verschillen in de kinematische parameters tussen CP patiënten en gezonde proefpersonen bij het uitvoeren van het bereiken van bewegingen 15-16. We hebben onlangs aangetoond dat de eigenschappen van bewegingen verschillen tussen gezonde mensen en mensen met CP bij het handen schudden door middel van een telerobotic systeem 4. Deze bevindingen versterken onze bewering dat mensen met motorische stoornissen kunnen worden onderscheiden van gezonde mensen door het onderzoeken en verkennen van de handdruk beweging van elk individu. Men moet ook rekening mee dat de test hierin besproken is een perceptuele test en recente studies onderscheid te maken tussen waarneming en handeling 17-20. Toekomstige studies moeten onderzoeken drie versies van de test om nauwkeurig te kunnen beoordelen van de aard van de mens-achtige handdruk: (1) een psychometrische test van de vermeende overeenkomst, (2) een motorisch gedrag test (motormetric test) dat de motor te verkennen reactie van de ondervrager, die kan afwijken van zijn / haar cognitief waargenomen gelijkenis, (3) een ultieme optimale discriminator die probeert om onderscheid te maken tussen mens en machine handdrukken op basis van de kracht en positie trajecten.
In het algemeen, we beweren dat het begrijpen van de motor controle-systeem is een noodzakelijke voorwaarde voor het begrijpen van de hersenfunctie, en dat een dergelijk inzicht kan worden aangetoond door de bouw van een humanoïde robot niet te onderscheiden van een mens. Het huidige onderzoek richt zich op handdrukken via een telerobotic systeem. We beweren dat door de rangschikking van de heersende wetenschappelijke hypothesen over de aard van de menselijke hand bewegingen te controleren met behulp van de voorgestelde Turing-achtige handdruk test, wemoet in staat zijn saillante eigenschappen van de menselijke motor control of in ieder geval de meest opvallende eigenschappen nodig is om een kunstmatige aanhangsel dat is niet te onderscheiden van een menselijke arm te bouwen extract.
The authors have nothing to disclose.
AK wil Gerry Loeb bedanken voor de nuttige discussies over de voorgestelde Turing-achtige handdruk test. AK en IN wilt Nathaniel Leibowitz en Lior Botzer die hebben bijgedragen aan het ontwerp van de allereerste versie van dit protocol terug in 2007 bedanken. Dit onderzoek werd ondersteund door de Israel Science Foundation (subsidie No 1018-1008). SL wordt ondersteund door een Kreitman Stichting postdoctoraal fellowship. IN wordt ondersteund door de Kreitman stichting en de Clore Scholarship Program.
Material Name | Type | 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/ |