机器人如何识别感情:研究展示了新的沟通方式!
用德语为一篇关于“UNI Chemniz”的文章编写一个简短的元描述。该文章包含以下内容:“
今天是 2025 年 9 月 15 日
日期:2025 年 9 月 15 日 - 来源 1 ():
- 开姆尼茨理工大学的研究检查了人类与机器人之间的对话。
- 目标:找出人们对机器人说话与对其他人说话是否不同。
- 神经机器人学和语言学跨学科团队进行了实验。
- 实验:人类和具有语音功能的工业机器人手臂一起构建一个简单的宜家货架。
- 团队在执行任务期间被记录,对话被转录和分析。
- 结果:
- 在纯人类团队中,有更多的陈述、解释和问题。
- 机器人收到了更直接的指令。
- 人类与机器人团队中的情感陈述几乎与人类之间的情感陈述一样多(例如“你做得很好。”)。
- 研究以“开放获取”的方式发布,以覆盖更广泛的公众。
- 发布播客“幕后语言学”,以通俗易懂的方式传达研究主题。
- 最新播客节目涵盖人工智能和机器人研究。
- 出版物:Coelho、Kaden、Beccard、Röhrbein 和 Sanchez-Stockhammer。 2025.“再一点。向上。好吧,停下来。” 2025 年人类与计算机论文集 (MuC '25), 465-470。 DOI:
- 播客剧集可在 YouTube、Spotify 和 Apple 播客上观看。
- 联系人:Christina Sanchez-Stockhammer 教授博士,电话 +49 (0)371 531-32444,电子邮件 christina.sanchez@phil.tu-chemnitz.de。
来源 2 ():
- Kim Klüber、Katharina Schwaiger 和 Linda Onnasch 教授博士的研究 研究机器人的情感言语对其社交和情感能力的影响。
- 研究标题:“机器人交流的情感增强语音特征”。
- 研究作为突出文章发表在《科学机器人》杂志上。
- 结果表明,情感言语和表达语调会影响机器人的类人感知。
- 对技术型代理的影响尤其明显,情感交流可以提高社会接受度。
- 研究有助于进一步开发基于语音的机器人系统,以使它们的使用更加直观和可接受。
- 完整研究可开放获取。
来源 3 ():
- 近几个月人工智能 (AI) 领域取得了重大发展。
- ChatGPT 的发布以及其他科技巨头的公告增加了人们对语言模型的兴趣。
- 随着 GPT-4 的发布和发布,对人工智能问题的关注增加。
- 语言模型对于机器人技术也很重要。
- 来自 Google 和柏林工业大学的研究小组提出了与视觉模型相结合的语言模型 Palm-E。
- Palm-E 使带有夹臂和摄像头的机器人能够发出诸如“从抽屉里把米片给我拿来”之类的命令。执行并对环境的变化做出反应。
- 人与机器之间的交互可能会发生变化,因为人与机器的交互方式通常不同于与其他人的交互方式。
- 开发人员做出决定,使语言模型看起来更人性化,例如通过使用表情符号或延迟答案的出现。
- 举办新闻发布会,讨论语言模型、机器人技术和人机交互研发相关问题。
- 简报主题包括:
- 语言模型研究和应用的后续步骤。
- 增加模型尺寸和性能的可能性。
- 语言模型与研究系统的结合。
- 通过语言模型推动机器人技术的进步。
- 尚未经过明确训练的语言模型的新兴功能。
- 未来人与机器之间的交互。
- 这些互动对人们的心理影响。
- 研究人员在 50 分钟的虚拟新闻发布会上回答了问题。
”。不要在创建的内容的开头添加标题。写得好像你想告诉读者谁、什么、何时、何地、为什么和如何。不要超过 120 个字符。风格:保持适合报纸的专业正式水平,但避免过于复杂的语言,以确保内容可供广大受众理解。包括与新闻事件相关的关键字以及搜索该主题信息的读者可能使用的短语。语气:在保持专业语气的同时,使用引人入胜的语言来捕捉内容 读者的兴趣,而不是耸人听闻。以纯文本回复,不要将元描述放入任何引号中。摘录:

今天是 2025 年 9 月 15 日
日期:2025 年 9 月 15 日 - 来源 1 ():
- 开姆尼茨理工大学的研究检查了人类与机器人之间的对话。
- 目标:找出人们对机器人说话与对其他人说话是否不同。
- 神经机器人学和语言学跨学科团队进行了实验。
- 实验:人类和具有语音功能的工业机器人手臂一起构建一个简单的宜家货架。
- 团队在执行任务期间被记录,对话被转录和分析。
- 结果:
- 在纯人类团队中,有更多的陈述、解释和问题。
- 机器人收到了更直接的指令。
- 人类与机器人团队中的情感陈述几乎与人类之间的情感陈述一样多(例如“你做得很好。”)。
- 研究以“开放获取”的方式发布,以覆盖更广泛的公众。
- 发布播客“幕后语言学”,以通俗易懂的方式传达研究主题。
- 最新播客节目涵盖人工智能和机器人研究。
- 出版物:Coelho、Kaden、Beccard、Röhrbein 和 Sanchez-Stockhammer。 2025.“再一点。向上。好吧,停下来。” 2025 年人类与计算机论文集 (MuC '25), 465-470。 DOI:
- 播客剧集可在 YouTube、Spotify 和 Apple 播客上观看。
- 联系人:Christina Sanchez-Stockhammer 教授博士,电话 +49 (0)371 531-32444,电子邮件 christina.sanchez@phil.tu-chemnitz.de。
来源 2 ():
- Kim Klüber、Katharina Schwaiger 和 Linda Onnasch 教授博士的研究 研究机器人的情感言语对其社交和情感能力的影响。
- 研究标题:“机器人交流的情感增强语音特征”。
- 研究作为突出文章发表在《科学机器人》杂志上。
- 结果表明,情感言语和表达语调会影响机器人的类人感知。
- 对技术型代理的影响尤其明显,情感交流可以提高社会接受度。
- 研究有助于进一步开发基于语音的机器人系统,以使它们的使用更加直观和可接受。
- 完整研究可开放获取。
来源 3 ():
- 近几个月人工智能 (AI) 领域取得了重大发展。
- ChatGPT 的发布以及其他科技巨头的公告增加了人们对语言模型的兴趣。
- 随着 GPT-4 的发布和发布,对人工智能问题的关注增加。
- 语言模型对于机器人技术也很重要。
- 来自 Google 和柏林工业大学的研究小组提出了与视觉模型相结合的语言模型 Palm-E。
- Palm-E 使带有夹臂和摄像头的机器人能够发出诸如“从抽屉里把米片给我拿来”之类的命令。执行并对环境的变化做出反应。
- 人与机器之间的交互可能会发生变化,因为人与机器的交互方式通常不同于与其他人的交互方式。
- 开发人员做出决定,使语言模型看起来更人性化,例如通过使用表情符号或延迟答案的出现。
- 举办新闻发布会,讨论语言模型、机器人技术和人机交互研发相关问题。
- 简报主题包括:
- 语言模型研究和应用的后续步骤。
- 增加模型尺寸和性能的可能性。
- 语言模型与研究系统的结合。
- 通过语言模型推动机器人技术的进步。
- 尚未经过明确训练的语言模型的新兴功能。
- 未来人与机器之间的交互。
- 这些互动对人们的心理影响。
- 研究人员在 50 分钟的虚拟新闻发布会上回答了问题。
”。不要在创建的内容的开头添加标题。写得好像你想告诉读者谁、什么、何时、何地、为什么和如何。不要超过 120 个字符。风格:保持适合报纸的专业正式水平,但避免过于复杂的语言,以确保内容可供广大受众理解。包括与新闻事件相关的关键字以及搜索该主题信息的读者可能使用的短语。语气:在保持专业语气的同时,使用引人入胜的语言来捕捉内容 读者的兴趣,而不是耸人听闻。以纯文本回复,不要将元描述放入任何引号中。摘录:
机器人如何识别感情:研究展示了新的沟通方式!
目前的一项研究 开姆尼茨理工大学 处理人类和机器人之间的通信。该研究的目的是找出与机器人的互动是否不同于与其他人的互动。由神经机器人学和语言学专家组成的跨学科团队进行了各种实验。
作为实验的一部分,人类和具有语音功能的工业机器人手臂共同构建了一个简单的宜家货架。相互作用被记录、转录和分析。结果显示出显着的差异:在人类团队中,观察到更多有帮助的陈述、解释和问题,而机器人主要接受直接指令。有趣的是,人类机器人团队中的情绪表达几乎与全人类团队中的情绪表达一样多,例如“你做得很好”等例子。
情感交流和机器人技术
与这些发现并行的是,Kim Klüber、Katharina Schwaiger 和 Linda Onnasch 博士教授在 柏林工业大学 研究了情感语言设计对机器人感知的影响。这项研究题为“机器人交流的情感增强语音特征”,作为《科学机器人》的重点文章发表。
结果表明,情感言语和表达语调可以增强对机器人的类似人类的感知。这种效果对于技术型代理来说尤其明显,情感交流可以显着提高社会对机器的接受度。这有助于进一步开发基于语音的机器人系统,旨在使其使用更加直观且为用户所接受。
交互式机器人中的语言模型
人工智能的进步正在推动关于人与机器之间更人性化互动的讨论。近几个月来,ChatGPT 和 GPT-4 等语言模型引起了越来越多的兴趣。来自的新闻发布会 科学媒体中心 强调了这些模型在机器人技术中的潜在应用。
其中一个例子是 Palm-E 语言模型,由 Google 的一个研究小组与柏林工业大学合作开发。它使机器人能够响应复杂的语音命令,例如“从抽屉里把米片给我拿来”。这些发展极大地改变了人与机器之间交互的性质。开发人员使用有针对性的措施使语言模型更加人性化,例如通过使用表情符号或延时答案。
一场时长 50 分钟的虚拟新闻发布会讨论了有关研究的后续步骤、语言模型与研究系统的整合及其对人际交流的影响等问题。
欲了解更多信息,请访问 开姆尼茨理工大学网站 或联系 Christina Sanchez-Stockhammer 教授博士,电话:+49 (0)371 531-32444,或发送电子邮件至 christina.sanchez@phil.tu-chemnitz.de。