一种具有情感 grounded 语言习得与差异结果训练的人机互学习系统

本文提出了一种新颖的人机交互设置，用于机器人与人类学习用以识别机器人内稳态需求的符号语言。机器人与人类学习使用并响应相同的语言符号，这些符号分别传达内稳态需求以及满足内稳态需求的刺激。我们采用了差异结果训练（DOT）协议， whereby 机器人在被正确刺激（如饼干）满足其内部需求（如“饥饿”）时，提供特定（差异）于其内部需求的反馈。我们发现了 DOT 能够提升人类学习效率的证据，这反过来又使机器人语言习得更为高效。研究中使用的机器人其词汇类似于处于语言“咿呀学语”阶段的人类婴儿。机器人软件架构构建于一种以情感为根基的语言习得模型之上，其中机器人通过与人交互将词汇与内部需求（饥饿、口渴、好奇）相关联。本文展示了使用该交互设置进行的初步试点研究结果，揭示在 DOT 条件下机器人的语言习得比非 DOT 对照组达到更高的收敛率。此外，参与者报告了积极的情感体验、掌控感以及与机器人的共情连接。这种互学习（师生学习）方法通过让人类在训练任务中承担主动的教—学角色而提高其参与度，从而可能因增强治疗依从性，对借助 DOT 开展认知干预（如针对痴呆患者）作出潜在贡献。机器人语言习得的内稳态动机根基有潜力促进与机器人更具生态效度及社会性（协作/养育）的交互。