35、社交机器人与人类互动：从动作表达性到教育行为协调

社交机器人与人类互动：从动作表达性到教育行为协调

动作表达性的新视角

在探讨社交机器人与人类互动时，动作表达性是一个关键的研究领域。传统上，人们对动作表达性的理解较为局限，往往从还原论的视角出发，关注那些专门用于传达情感片段的特定表达行为。然而，现在我们需要拓宽这一视角，转向动态互动的观点，即认为所有动作都具有情感和表达性。

动作表达性本质上是动态的，并且内在于互动之中。这一特性不仅使人类在社会文化进化的过程中，产生了为他人的动作赋予意义的强烈冲动，还促进了高级认知功能的进化。尽管社交机器人领域近年来取得了一些进展，但仍处于起步阶段，目前仅处理了动作表达性的显著方面。要使该领域走向成熟，长期面临的挑战在于理解超越典型表达的动作中微妙而难以捉摸的意义。

人类动作的表达性是沟通和互动的基本方面，但这一过程通常是无意识的，并且嵌入在具身互动的文化形式中，这使得对其潜在机制做出普遍的论断变得复杂。一些表达现象会浮现到意识层面，如手势和典型表达，它们在与儿童的互动、讲故事和社会表征等方面发挥着重要作用。社交机器人领域正投入大量精力来理解和利用这些现象，但它们可能只是冰山一角，若不深入探究表面之下的内容，就无法完全理解。

为了应对该领域的长期挑战，我们可以建立两个跨学科的联系。首先，关注社交机器人与作为具身和动态现象的情感之间的联系。情感研究历史悠久，其中一些争议是社交机器人挑战的核心，例如情感是源于一组基本情绪，还是存在一个连续的情感谱，离散情绪从中涌现。在社交机器人领域工作的研究人员应意识到，他们所采取的立场不仅在本领域相关，还指向情感和认知的基本问题。

其次，关注舞蹈领域，它试图揭示动作理解和意义赋予的无意识结构。舞蹈对人类动作表达性进行了大量实验，积累了丰富的经验知识，社交机器人可以加以利用。编舞家会对人们观看舞蹈时的所见和所寻做出假设，并据此创作作品，通过观众的反馈来验证和完善他们的理解。例如，拉班系统就是舞蹈研究产生系统性假设的一个例子，社交机器人可以利用这些假设。通过分析拉班动作分析（LMA）的类别，如努力或时间，机器人可以提取或生成信息。然而，尽管动作包含不应被结构化到基本情绪中的情感信息，但大多数实验工作在评估模型的有效性时，仍依赖于恐惧、愤怒或悲伤等基本情绪类别。

为了使人类 - 机器人的表达性互动能够自然发生，我们建议这种互动应是交互和进化的结果。社交机器人的发展应与新的互动领域的发展齐头并进，这些领域原则上应超越人类 - 人类互动的常规模式。进一步发展社交机器人需要利用动态情感模型，评估这些模型时不应依赖基本情绪的特定类别，而应关注新的机器人 - 人类互动的关系和互动质量。

社交机器人与情感和舞蹈的跨学科联系

联系领域	具体内容
社交机器人与情感	关注社交机器人与作为具身和动态现象的情感之间的联系，解决情感研究中的争议，如情感的来源问题
社交机器人与舞蹈	借鉴舞蹈领域对动作表达性的实验经验和拉班系统等研究成果，为社交机器人提供更多关于动作理解和意义赋予的知识

社交机器人发展的建议

• 使人类 - 机器人表达性互动成为交互和进化的结果
• 与新的互动领域共同发展
• 利用动态情感模型，关注互动的关系和质量

社交机器人发展涉及的关键概念

graph LR
    A[动作表达性] --> B[动态互动观点]
    A --> C[无意识具身互动]
    B --> D[情感与认知]
    C --> E[手势和典型表达]
    D --> F[跨学科联系]
    E --> F
    F --> G[社交机器人发展]

教育行为中的手势协调与机器人辅助教学

人类社会进化在很大程度上受到个体间行为协调能力的驱动，这种能力使得大型社会群体得以形成和维持凝聚力。非言语沟通在这一过程中一直起着核心作用，而随着社交机器人的出现，这一作用可以得到进一步拓展。社交机器人能够模仿人类的外观和动作，通过社交信号与我们进行交流，人类 - 人类非言语沟通的机制为改善人类与机器人在多个领域（从信息传递到为特殊需求人群提供帮助）的社交沟通提供了途径。在教育机器人领域，特别是机器人辅助教学方面，我们可以探索这种可能性。

人类社会进化中的行为协调

人类社会进化的一个重要驱动力是人类能够交流过去的经验，从而传承和积累文化技术。人类通过多种信号相互传递信息，大致可分为言语信号和非言语信号。言语信号包括语言、呼喊和笑声等，非言语信号则包括触摸、面部表情、身体姿势和手势等。

在交流过程中，人类会同时表现出多种非言语行为，其中许多是潜意识的。这些行为的表达和识别几乎涉及整个身体。人类能够利用同伴的姿势、动作的速度和表达性、语调以及整体外观来推断甚至理解他人的内部状态，如情绪或唤醒水平。这种理解使我们能够相互产生同理心，这对于大型群体（如人类社会）的社会凝聚力的形成和维持起着重要作用。由于用于“理解和感受他人”的大多数线索是非言语的，因此非言语沟通在人类社会进化中的重要性不可低估。面部、眼睛和手部在这一过程中起着核心作用，潜意识的眼部运动（如注视和瞳孔扩张）以及手和手臂的手势对于与他人的互动至关重要。大多数非言语信号具有促进、调节和说明的功能，是实现两人或多人之间协调沟通的具身信息交换的一部分。

具身性与结构耦合

从理论上讲，人类可以被视为动态嵌入复杂自组织环境中的复杂自组织系统。在这种视角下，适应过程常被视为“共同进化”，即两个操作上独立的自组织系统之间进行能量和物质交换的密集互动。通常，共同进化的特征是一种对称的关系，包括相互扰动和内源性的自我调节过程，以协调系统与其环境的动态。

Humberto Maturana和Francisco Varela在自创生理论中提出了“结构耦合”的概念，将其作为一种特别明确的共同进化概念。这一概念最初用于将适应性耦合概念化为认知耦合，它表明生物系统能够在其存在领域内有效行动，以维持和发展其组织和生存方式。在社会环境中，个体之间的密集互动使得结构耦合成为“行为耦合”，即一种对称的相互扰动和内源性自我调节关系，产生了相互作用系统行为的相互依存性。在人类中，行为耦合是基于沟通的社会互动的基本结构。

当Varela在20世纪90年代发展生成认知理论时，他将结构耦合的概念置于理论的核心。个体与环境之间的结构耦合可以用一个循环来表示：环境动态的变化会在系统动态中产生扰动，系统通过不同的自我调节行为来补偿这些变化，而这些行为又会在环境中产生新的扰动，如此循环往复。在人类社会互动中，个体的内部平衡可以用其个性来表示，这取决于个体的系统发生和个体发生历史，而可感知的变化则可以用不同的言语和非言语沟通信号来表示。

为了使社会交流成功，即实现共同目标（最简单的形式是进行对话），个体和环境的行为需要进行协调。这种协调可以在具身行为的各个层面上找到，从眼部运动到协调的神经元模式。对于机器人要被融入人类 - 机器人混合生态系统中，不仅其言语行为，而且其非言语行为都必须符合用户的期望。例如，不同的机器人眨眼模式会影响人们对机器人的感知，对于与人类在身体和社会上密切接近的机器人来说，这一点尤为重要。

教育机器人中的非言语沟通应用

在教育机器人领域，特别是机器人辅助教学方面，非言语沟通可以作为教师和学生之间的反馈渠道，以加强生成式机器人辅助教学方法中的结构耦合。通过分析学生和机器人之间的非言语信号，如面部表情、身体姿势和手势，我们可以了解学生的学习状态和参与度，从而调整教学策略。

例如，当学生表现出困惑的表情时，机器人可以通过改变教学方式或提供额外的解释来帮助学生理解。此外，机器人的手势和身体姿势也可以传达重要的信息，如鼓励、引导或强调重点。通过合理运用这些非言语信号，我们可以提高教学效果，使学习过程更加自然和有效。

人类社会进化中的沟通信号分类

信号类型	具体内容
言语信号	语言、呼喊、笑声等
非言语信号	触摸、面部表情、身体姿势、手势等

教育机器人辅助教学的关键步骤

1. 识别学生和机器人之间的非言语信号
2. 分析这些信号所传达的信息
3. 根据分析结果调整教学策略
4. 利用机器人的非言语信号传达重要信息

人类与环境的结构耦合过程

graph LR
    A[环境动态变化] --> B[系统动态扰动]
    B --> C[系统自我调节行为]
    C --> D[环境新扰动]
    D --> A

综上所述，动作表达性和教育行为中的手势协调是社交机器人与人类互动的重要方面。通过拓宽对动作表达性的理解，建立跨学科联系，以及在教育机器人中合理应用非言语沟通，我们可以推动社交机器人领域的发展，提高人类与机器人互动的质量和效果。

社交机器人动作表达性的深入探讨

动作表达性在社交机器人中的应用挑战

尽管社交机器人在动作表达性方面有了一定的研究进展，但实际应用中仍面临诸多挑战。一方面，不同文化背景下人们对动作表达性的理解和感知存在差异。例如，在一些文化中，特定的手势可能具有积极的含义，而在另一些文化中却可能被视为冒犯。这就要求社交机器人在设计动作时，需要充分考虑目标用户的文化背景，以避免产生误解。

另一方面，动作表达性的细微差别难以准确捕捉和模仿。人类的动作往往包含着丰富的情感和意图，即使是微小的动作变化也可能传达出不同的信息。目前的技术还难以让机器人精确地模拟这些细微差别，导致机器人的动作表达可能不够自然和准确。

解决动作表达性应用挑战的策略

为了解决上述挑战，可以采取以下策略：
1. 文化定制 ：针对不同的文化群体，开发具有针对性的动作表达库。通过收集和分析不同文化中的典型动作和手势，为机器人提供多样化的动作选择，使其能够更好地适应不同文化环境。
2. 多模态融合 ：结合多种传感器和技术，如视觉传感器、触觉传感器等，更全面地捕捉人类的动作和情感信息。通过多模态融合，可以提高机器人对动作表达性的理解和模仿能力，使机器人的动作更加自然和真实。
3. 机器学习和深度学习 ：利用机器学习和深度学习算法，对大量的人类动作数据进行学习和分析。通过训练模型，让机器人能够自动识别和生成具有表达性的动作，不断提高其动作表达的准确性和灵活性。

动作表达性应用挑战及解决策略

挑战	解决策略
文化差异导致动作理解不同	文化定制，开发针对性动作表达库
动作细微差别难以捕捉和模仿	多模态融合，结合多种传感器；机器学习和深度学习，训练模型

动作表达性应用挑战解决流程

graph LR
    A[识别应用挑战] --> B[分析挑战原因]
    B --> C[制定解决策略]
    C --> D[实施策略]
    D --> E[评估效果]
    E --> F{是否有效}
    F -- 是 --> G[持续优化]
    F -- 否 --> C

教育行为中机器人辅助教学的优化方向

个性化教学的实现

在教育机器人辅助教学中，实现个性化教学是一个重要的优化方向。每个学生都有不同的学习风格、兴趣和能力水平，传统的教学方法往往难以满足每个学生的需求。通过机器人辅助教学，可以根据学生的个体差异，提供个性化的学习方案。

机器人可以通过收集学生的学习数据，如学习进度、错误类型、兴趣爱好等，对学生进行全面的评估。根据评估结果，为学生制定个性化的学习计划，包括学习内容、学习方式和学习进度等。例如，对于学习能力较强的学生，可以提供更具挑战性的学习任务；对于学习兴趣不高的学生，可以采用更加生动有趣的教学方式。

情感支持与互动

除了提供知识和技能的教学，机器人还可以在情感层面给予学生支持和互动。学习过程中，学生可能会遇到挫折和困难，产生焦虑、沮丧等负面情绪。机器人可以通过识别学生的情绪状态，给予适当的鼓励和安慰，帮助学生调整心态，增强学习的信心。

例如，当机器人检测到学生情绪低落时，可以通过温柔的语音、鼓励的手势等方式，表达对学生的关心和支持。同时，机器人还可以与学生进行互动游戏、聊天等活动，缓解学生的学习压力，提高学习的积极性。

教育机器人辅助教学的优化方向及措施

优化方向	具体措施
个性化教学	收集学生学习数据，评估学生情况，制定个性化学习计划
情感支持与互动	识别学生情绪状态，给予鼓励和安慰，开展互动活动

教育机器人实现个性化教学流程

graph LR
    A[收集学生学习数据] --> B[评估学生情况]
    B --> C[制定个性化学习计划]
    C --> D[实施学习计划]
    D --> E[监控学习过程]
    E --> F[调整学习计划]
    F --> D

总之，社交机器人与人类的互动在动作表达性和教育行为协调方面具有巨大的发展潜力。通过解决动作表达性应用中的挑战，优化教育机器人辅助教学的方式，我们可以进一步提升社交机器人与人类互动的质量和效果，为人类的生活和学习带来更多的便利和价值。