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J-GLOBAL ID：202002253103192795   整理番号：20A1201431

人間-ロボット相互作用の年齢における社会的認知【JST・京大機械翻訳】

Social Cognition in the Age of Human-Robot Interaction

著者 (4件)： Henschel Anna (Institute of Neuroscience and Psychology, University of Glasgow, 62 Hillhead Street, Glasgow, Scotland, G12 8QB, UK) ,  Hortensius Ruud (Institute of Neuroscience and Psychology, University of Glasgow, 62 Hillhead Street, Glasgow, Scotland, G12 8QB, UK) ,  Cross Emily S. (Institute of Neuroscience and Psychology, University of Glasgow, 62 Hillhead Street, Glasgow, Scotland, G12 8QB, UK) ,  Cross Emily S. (Department of Cognitive Science, Macquarie University, NSW 2109, Australia)
資料名： Trends in Neurosciences  (Trends in Neurosciences)
巻： 43  号： 6  ページ： 373-384  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0671A  ISSN： 0166-2236  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工知能の進歩は,ますます洗練された社会的能力を付与したロボットをもたらした。これらの機械は,環境における社会的合図を知覚するために,著者らの自然の希望を話し,また,著者らの日常生活を強化するロボットの有望性を意味する。しかし,著者らの期待と社会ロボットの現実の間には,依然として強い不整合が存在する。人間-ロボット相互作用を支援する神経認知機構の注意深い描写は,人間とロボットの間の社会的遭遇を最適化するために重要な洞察を集めることを可能にすることを論じた。これを達成するために,その場は,in situでの長期的な人間-ロボット相互作用を調査するために,移動神経画像を含む人間の神経科学ツールを組み込まなければならない。新しい分析的神経画像アプローチは,高感度で適切なカテゴリー的比較(ヒト,動物,ツール,またはオブジェクト)を用いて,より細かいスケールでの社会的認知表現の特性化を可能にする。社会的ロボットの将来は無差別的に励起されており,人間の神経科学研究からの洞察は社会的に洗練されたロボットと相互作用し協調することに近い。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *相互作用 ,  *ロボット ,  動物 ,  ヒト ,  人工知能 ,  神経科学 ,  不整合 ,  キャラクタリゼーション ,  高感度
準シソーラス用語： 機能的MRI ,  社会的認知 ,  *ヒューマンロボットインタラクション ,  ニューロイメージング ,  ソーシャルロボット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人間-ロボット相互作用 ,  社会的認知 ,  人工知能 ,  社会ロボット ,  fMRI

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ロボット工学一般  (IC04011S) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 人間-ロボット相互作用 ,  年齢 ,  社会的認知