感知即一切：面向人机交互中低成本无传感器注视的神经科学框架

儿童-机器人交互中的视线跟随能改善注意力、记忆和学习，但需要昂贵的平台（超过30,000美元）、传感器、算法，并引发隐私问题。我们提出了一个完全避免传感器和计算的框架，转而依赖人类视觉系统的凸性假设，在机器人和观看者之间产生感知性的视线跟随。具体来说，我们设计了一种成本低于1美元、由纸板制成的机器人，它反向实现了大脑自身的视线计算流水线，使观看者的感知系统成为机器人的“执行器”，无需传感器、无需电源、也无需担心隐私问题。我们将该框架建立在三条汇聚的理论和实证神经科学证据线上。即：通过颞上沟计算视线方向的分布式面部处理网络；导致大脑将凹面感知为凸面的高精度凸性先验；以及自上而下的面部知识覆盖自下而上深度信号的预测处理层级。这些机制解释了为什么带有绘制瞳孔的凹面眼窝能从任何视角产生相互注视的感知。我们从感知科学中推导出设计约束，提出了一种成本低于1美元、带有参数化可互换眼插件的开源模板机器人，并确定了边界条件（发育、临床和几何方面的），这些条件预测了框架在何处成功、何处失败。如果加以利用，二十年来人机交互视线研究的成果将能以人口规模交付。