15 בדצמבר 2010
אנו מציגים מבחן טיורינג, כמו לחיצת יד מנוהל באמצעות מערכת telerobotic שבה החוקר מחזיק עט רובוטיים אינטראקציה עם צד אחר (אנושי או מלאכותי). אנו משתמשים בשיטת בחירה כפויה, ולחלץ מידה לבחינת הדמיון של מודל מלאכותי כדי לחיצת יד אדם.
המטרה הכוללת של הליך זה היא לקבוע עד כמה מודל ממוחשב של לחיצת יד תואם ללחיצת היד האנושית. זה מושג על ידי הצגת הנבדקים תחילה בזוגות לחיצות יד, או שנוצרו על ידי מחשב אנושי או שילוב של השניים באמצעות ממשק טל-רובוטי. השלב השני של ההליך הוא לבקש מכל נבדק לבחור בתוך כל זוג, איזו משתי לחיצות הידיים דומה יותר לבני אדם.
השלב האחרון של ההליך הוא לחשב מתשובות הנבדק את ציון הדמות האנושית, עבור מודל לחיצת היד, ציון הדמיון האנושי של המודל או MHLG. בסופו של דבר, ניתן להשיג תוצאות המראות הבחנה משמעותית בין מודלים שונים, MH Gs באמצעות מבחן טיורינג כמו לחיצת יד. מבחן טיורינג מוגבל למעשה לאינטליגנציה מילולית, שם מדענים ומהנדסים הבחינו בפער גדול בין בינה מלאכותית לאינטליגנציה טבעית בהיבט השליטה המוטורית של התנהגות מוטורית.
מדענים רבים חשבו על הגרסה המוטורית הזו של מבחן התיור, אך רק לאחרונה גיבו, מכשירים רובוטיים הניתנים לנהיגה ננטשים במעבדות מחקר המאפשרים יישום של פרוטוקול פשוט הניתן לשחזור עבור מבחן סיור כמו לחיצת יד. שיטה זו יכולה לעזור לענות על שאלות מפתח בתחום האינטראקציה של רובוט אנושי, כגון מהן תכונות המפתח של תנועות זרוע אנושיות המספקות חווית מגע אנושית טבעית. ההשלכות של טכניקה זו משתרעות על האבחנה שלנו של ליקויים מוטוריים כגון שיתוק מוחין.
השלב הבא הוא בניית מכשיר אבחון רובוטי שיכול להבחין בין לחיצת יד אנושית בריאה ללקויה. אחד. הדגמה ויזואלית של שיטה זו היא קריטית מכיוון שתנועת לחיצת היד דרך המערכת הטל-רובוטית אינה טבעית ולוקח זמן ותרגול ללמוד כיצד לטפל ולתקשר עם הרובוט. בעקבות הרעיון המקורי של מבחן הסיור הקלאסי, ניסויי לחיצת היד מורכבים משלוש ישויות, אדם, מחשב וחוקר.
החוקר והאדם יושבים באותו חדר אך מופרדים על ידי מסך, ולכן החוקר אינו יכול לראות מי מהם המחשב או האדם מחולל את לחיצת היד. לחיצות הידיים אינן לחיצות יד ישירות, אלא מתבצעות באמצעות ממשק טל-רובוטי מכני המורכב משני רובוטים שולחניים פנטומים במקרה של לחיצת יד אנושית ורובוט פנטום אחד ותוכנה. במקרה של לחיצת יד במחשב, כאשר המילה לחיצת יד מופיעה על מסך המחשב, החוקר והאדם מבצעים מיד תנועות לחיצת יד על ידי הזזת העט של הממשק הרובוטי בכיוון האנכי.
תפקידו של החוקר הוא להשוות בין שתי לחיצות ידיים ולבחור איזו מהן דומה יותר לאדם על ידי לחיצה על מקש הבית או F1 כדי לבחור את לחיצת היד הראשונה או על ידי לחיצה על קצה או F שתיים כדי לבחור את לחיצת היד השנייה. שלושת הפרוטוקולים הניסיוניים המודגמים בסרטון זה נבדלים זה מזה בהרכב לחיצות הידיים המושווים. הפרוטוקול הראשון הוא פרוטוקול מבחן טיורינג טהור, אבל הבחירות בין לחיצת יד אנושית ללחיצת יד ממוחשבת יצרו.
הפרוטוקול השני כולל לחיצות ידיים שהן הרכבים שונים של כוחות שנוצרו על ידי אדם וכוחות שנוצרו על ידי מחשב. הפרוטוקול השלישי כולל לחיצות ידיים שהן שילובים משתנים של לחיצת יד ורעש שנוצרו על ידי בני אדם, או כוחות שנוצרו על ידי מחשב בלבד. במהלך הניסוי, קובץ אקראי נוצר באופן אוטומטי בהנחיה להזין שם לקובץ האקראי.
אם הקובץ כבר קיים, המערכת משתמשת בקובץ הקיים. אחרת, המערכת תיצור אוטומטית קובץ אקראי חדש בשם שצוין. הקובץ האקראי מגדיר את הסדר שבו מתרחשות לחיצות הידיים השונות.
הפרוטוקול הטהור מתחיל ב-12 ניסויי תרגול של שתי לחיצות ידיים כל אחד, שבהם האדם והחוקר לוחצים ידיים 24 פעמים באמצעות המערכת הרובוטית הטל-רובוטית. החוקר יודע שבשלב הזה הוא לוחץ יד עם בן אדם. מטרת ניסויי התרגול הללו היא להכיר למשתתפים את הממשק הטל-רובוטי.
לאחר סבב האימון, נעשה בלוק של ארבעה ניסיונות בכל ניסוי. לחיצת יד אנושית מושווה לאחת מארבע לחיצות יד של מודל מחשב בסדר אקראי כפי שמוצג בדוגמה זו. לדוגמה, במשפט הראשון של בלוק 1, החוקר לוחץ ידיים פעמיים.
לחיצת היד הראשונה נוצרת על ידי האדם ולחיצת היד השנייה נוצרת על ידי המחשב תוך שימוש בכוחות המוכתבים על ידי מודל 3. לאחר מכן החוקר בוחר בין לחיצת יד מספר אחת ללחיצת יד מספר שתיים כדי להחליט איזו לחיצת יד דומה יותר לאנושית. לדוגמה, אם החוקר בוחר בלחיצת יד מספר אחת, מכיוון שהיא דומה יותר לאנושית, החוקר בחר בלחיצת היד האנושית.
עם זאת, לא נאמר לחוקר אם הוא או היא זיהו נכון את לחיצת היד האנושית במשפט הבא. לחיצת היד הראשונה של החוקר היא עם הדגם השני שנוצר על ידי המחשב, ולחיצת היד השנייה היא עם האדם. החוקר בוחר שוב את לחיצת היד האנושית ביותר.
שני ניסיונות נוספים נעשים באופן דומה. כדי לבדוק את שני הדגמים הנותרים, דגם אחד ודגם רביעי כנגד לחיצת היד האנושית. זה משלים בלוק אחד של ניסויים.
הניסוי מורכב מ-11 בלוקים של ארבעה ניסויים שכל אחד מהם עם ארבע לחיצות הידיים של המודל המוצגות בסדר אקראי בכל בלוק. החסימה הראשונית היא בלוק תרגול והניתוח נעשה על 10 הבלוקים הנותרים. לאחר השלמת 10 הבלוקים של הניסוי, כל אחד מארבעת דגמי לחיצת היד נבדק 10 פעמים מול לחיצת יד אנושית.
לאחר השלמת 11 בלוקי הניסוי, מחושב ציון דמות אנושית עבור כל אחד מארבעת המודלים שנבדקו. הניתוח נעשה על ידי חישוב שיעור לחיצות היד שבהן הנבדק אומר שלחיצת היד של המודל דומה יותר לאדם מאשר לחיצת היד האנושית. לדוגמה, אם החוקר בוחר במודל לחיצת יד אחת על פני לחיצת יד אנושית בשתיים מתוך 10 לחיצות יד, היחס בין מודל לאדם יהיה 0.2, הכפל את היחס הזה בשניים כדי לקבל את ציון הדמות האנושית של המודל.
עבור כל מודל שבו היחס של 0.2, המודל של המודל הראשון, ציון הדמיון האנושי יהיה 0.4. אם המודל השלישי היה נבחר כדמוי אדם יותר בארבעה מתוך עשרת הניסויים, אז היחס שלו היה 0.4 וציון הדמיון האנושי של המודל שלו היה 0.8. אם לא ניתן להבחין בין מודל לאדם, היחס המחושב שלו יהיה 0.5 וציון הדמיון האנושי של המודל יהיה אחד.
אם מודל הוא בבירור לא אנושי, כמו המודל שלו, ציון הדמיון האנושי יהיה אפס. ה-MHLG מוגבל לאחד. בפרוטוקול זה, לחיצת היד שנוצרה מפרידה בין מודל החלק האנושי שבו השילוב הספציפי משתנה בין ניסויים בקנה מידה מלחיצת יד טהורה שנוצרה על ידי מחשב ללחיצת יד אנושית טהורה.
לכן, מערך ניסויים זה מכונה מבחן המודל האנושי המשוקלל. הפרוטוקול מתחיל בבלוק התרגול כדי לעזור לחוקר ללמוד לזהות לחיצת יד אנושית טהורה ולהכיר את המנגנון. לכן, בבלוק התרגול יש 30 ניסויים המשווים לחיצת יד אנושית טהורה ללחיצת יד שנוצרה על ידי מחשב.
בסוף כל משפט, החוקר בוחר איזו משתי לחיצות הידיים הייתה הכי אנושית. אם החוקר מזהה נכון את לחיצת היד האנושית, המסך יוצג נכון. אם החוקר לא בוחר את לחיצת היד הנכונה, מופיעה הודעה שגויה ולחוקר יש הזדמנות לחזור על המשפט האחרון.
לאחר בלוק האימון, החוקר מתחיל בסדרת משפטים כדי להעריך שתי לחיצות ידיים. שתי לחיצות היד הן לחיצת יד גירוי ולחיצת יד התייחסות, שכל אחת מהן היא שילוב של כוחות אנושיים וכוחות מודל. בלחיצת היד ההתייחסות, לחיצת היד שחש החוקר היא תערובת אחידה של הכוחות שנוצרו על ידי האדם ומודל שנוצר על ידי מחשב.
במילים אחרות, בעוד שהמשתתף האנושי מבצע תנועת לחיצת יד, לחיצת היד מהווה רק 50% מהכוח הנתפס על ידי החוקר כאשר 50% הנותרים מהכוח מגיע ממודל בלחיצת היד הגירוי, לחיצת היד שמרגיש החוקר היא תערובת משתנה של הכוחות שנוצרו על ידי האדם ועל ידי מודל שנוצר על ידי מחשב. בחלק מלחיצות הידיים של הגירוי, החלק שתורם האדם הוא יותר ממחצית, ולכן יותר מאשר בלחיצת היד הייחוס. בלחיצות ידיים אחרות של גירוי, החלק שתורם האדם הוא פחות ממחצית ולכן פחות מאשר בלחיצת היד הייחוס.
בסוף כל משפט מתבקש החוקר לבחור את לחיצת היד שהרגישה אנושית יותר. ניסוי זה משווה בין שלושה מודלים, שני מודלים לבדיקה ומודל בסיס אחד. כמו בפרוטוקול הטהור, פרוטוקול זה מתחיל בבלוק אחד שלא נותח ואחריו 10 בלוקים ניסיוניים.
כל בלוק ניסוי מורכב מ-24 ניסויים הכוללים כל אחד משמונת השילובים הליניאריים של מודל ואדם עבור כל אחד משלושת שילובי המודלים. עם השלמת 10 בלוקי הניסוי, פונקציה פסיכומטרית לוגיסטית מתאימה לתשובות החוקר. כפי שמתואר במאמר המצורף, העקומה המתקבלת מציגה את ההסתברות של החוקר.
כדי לענות על כך, לחיצת יד לגירוי דומה יותר לאדם מאשר לחיצת היד הייחוס כפונקציה של גירוי אלפא פחות התייחסות אלפא, נקודת השוויון הסובייקטיבי או PSE מופקת מרמת הסף של 0.5 של העקומה הפסיכומטרית המציינת את ההבדל בין גירוי אלפא להתייחסות אלפא שעבורו לחיצות היד נתפסות כדומות למודל אנושי באותה מידה. ציון דמיון אנושי עבור פרוטוקול המודל האנושי המשוקלל מחושב על ידי הפחתת ה-PSE מ-0.5, המודלים הנתפסים כמודל התשואה הפחות או הדומה ביותר לאדם האפשרי, ערכי דרגת דמיון אנושי של אפס או אחד בהתאמה. הפרוטוקול הסופי משווה לחיצת יד מודל ללחיצת יד של חלק אנושי רעש אקראי.
בפרוטוקול זה, לחיצת היד לגירוי היא לחיצת יד שנוצרה על ידי מחשב המבוססת על מודל. לחיצת היד השנייה, לחיצת היד הייחוס היא כוח שנוצר משילובים שונים של לחיצת יד אנושית ורעש לבן עם כוח מוחלט מקסימלי של שני N מסונן באמצעות מסנן Lowpass Butterworth מסדר חמש בתדר מקסימלי של שניים מעל pi. בסוף כל משפט מתבקש החוקר לבחור את לחיצת היד שהרגישה אנושית יותר.
לפרוטוקול יש עיצוב דומה למבחן המודל האנושי המשוקלל הקודם. לאחר סבב תרגול ובלוק לא מנותח, סדרה של 10 בלוקים ניסיוניים מופעלת באופן הבא. ה-PSE מופק מהעקומה הפסיכומטרית כמו קודם ומגדיר את דרגת הדמיון האנושי של המודל עבור פרוטוקול הרעש הנוסף.
איור זה מציג תוצאות מהפרוטוקול הטהור ומשווה לחיצות ידיים אנושיות לשתי לחיצות ידיים שונות במודל. שתי הנקודות מציגות את ערכי דרגת הדמיון האנושי של המודל המחושב עבור שני מודלים ויסקו-אלסטיים בשם KB one ו-KB two. התוצאות מראות כי דגם KB 2 נתפס כדומה יותר לאדם מדגם KB 1.
איור זה מציג את התוצאות מהפרוטוקול האנושי המשוקלל, שהשווה יחס משתנה של לחיצות ידיים במודל אנושי ליחס קבוע של 50 50 לחיצות ידיים במודל אנושי. הסמנים השחורים מייצגים את דרגות הדמיון האנושי של המודל עבור דגמי הבדיקה, והסמנים האפורים מייצגים את אלה של מודל הבסיס. פסי השגיאה מייצגים את העקומות הפסיכומטריות, מרווחי סמך.
איור זה מציג את התוצאות מפרוטוקול הרעש הנוסף, המשווה לחיצת יד מודל ללחיצת יד עם יחס משתנה של רכיבי אדם לרעש. הסמנים השחורים מייצגים את דרגות הדמיון האנושי של המודל עבור הדגמים והסמנים האפורים מייצגים את אלה של הרעש. קווי השגיאה מייצגים את מרווחי הסמך של העקומה הפסיכומטרית.
תוצאות אלו מדגימות כי המודל הויסקו-אלסטי KB 2 נתפס כדומה יותר לאדם מאשר המודל הויסקו-אלסטי KB one, תוך שימוש בכל שלוש שיטות ההערכה בעת ניסיון הליך זה, חשוב לזכור לקיים אינטראקציה עם המכשיר הרובוטי כראוי ולנסות להפוך את האינטראקציה לחלקה ככל האפשר בעקבות הליך זה. ניתן לבצע שיטות אחרות כגון בדיקות, זיהוי לחיצות יד אנושיות בהפרעות התפתחותיות נרחבות על מנת לענות על שאלות נוספות כגון, כיצד הפרעות התפתחותיות נרחבות משפיעות על היכולת להבחין בין מחוות אנושיות ולא אנושיות? כעת, לאחר פיתוחה, טכניקה זו יכולה לסלול את הדרך לשימוש בלחיצת יד ככלי זיהוי.
אנו משערים שמטרת לחיצת היד היא ללמוד משהו על האדם האחר. לכן, המתודולוגיה שאנו מציעים לפיתוח לחיצת יד דמוית אדם יכולה גם להקל על פיתוח מערכת סיווג לחיצת יד, שיכולה לחלץ מידע על האדם האחר מלחיצת היד שלו. לאחר צפייה בסרטון זה, הוא אמור להבין היטב כיצד לבצע את הסיור החד-ממדי כמו מבחן לחיצת יד וכיצד אנו הולכים להעריך מודלים של לחיצת יד שהוגשו לסבב הבינלאומי הראשון כמו טורניר מבחן לחיצת יד.
מחקר זה מציג מבחן חיבוק ידיים דמוי טיורינג באמצעות מערכת טלרובוטית להערכת הדמיון של מודלי חיבוק ידיים מלאכותיים לחיבוקי ידיים אנושיים. השיטה כוללת פרדיגמה של בחירה כפויה בה נבדקים משווים חיבוקי ידיים ומעריכים את דמיונם האנושי.
Assessing motor intelligence in computational models addresses a critical gap in human-robot interaction, particularly for applications requiring naturalistic motor behavior such as rehabilitation robotics and assistive devices. The Turing-like handshake test provides a quantitative framework to evaluate model fidelity to human motor patterns, supporting mechanistic de-risking in preclinical model development. This enables predictive confidence in target validation for neuromotor pathways and informs go/no-go decisions in early discovery stages focused on motor function restoration.
The method integrates into the discovery continuum by informing hypothesis testing in motor control pathways, enabling assay readiness through standardized motor output, and supporting analytics-driven comparisons of model performance against human benchmarks.