Summary
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.
Abstract
במבחן טיורינג, מודל המחשב נחשב "לחשוב בתבונה" אם הוא יכול לייצר תשובות שאינן להבדיל מאלה של אדם. עם זאת, בדיקה זו מוגבלת ההיבטים הלשוניים של האינטליגנציה המלאכותית. פונקציה מובהקת של המוח הוא שליטה של תנועה, תנועה של היד האנושית היא הדגמה מתוחכם של פונקציה זו. לכן, אנו מציעים מבחן טיורינג, כמו לחיצת יד, עבור המודיעין מנוע המכונה. אנו לנהל את מבחן דרך מערכת telerobotic שבה החוקר עוסקת במשימה של החזקת חרט רובוטיים אינטראקציה עם צד אחר (אנושי או מלאכותי). במקום לשאול את החוקר אם הצד השני הוא אדם או תוכנת מחשב, אנו מעסיקים שיטה שני חלופה בחירה בכפייה לשאול איזה שתי מערכות הוא יותר דמוי אדם. אנחנו לחלץ ציון כמותי עבור כל דגם על פי הדמיון שלו תנועה לחיצת יד אדם בשם "אדם, בדמות דגם כיתה" (MHLG). אנו מציגים שלוש שיטות להערכת MHLG. (I) על ידי חישוב שיעור תשובות הנבדקים כי המודל הוא יותר דמוי אדם מאשר אדם; (ii) על ידי השוואת שני הסכומים משוקלל של לחיצות ידיים האדם המודל שאנחנו בכושר עקומת פסיכומטרי ולחלץ נקודת השוויון הסובייקטיבית (PSE ;) (ג) על ידי השוואת מודל נתון עם סכום משוקלל של האות אדם אקראי, אנחנו בכושר עקומת פסיכומטרי לתשובות של החוקר לחלץ את PSE עבור משקלו של האדם בסכום המשוקלל. בסך הכל, אנו מספקים פרוטוקול לבחון מודלים חישוביים של לחיצת היד האנושית. אנו מאמינים כי בניית מודל הוא צעד הכרחי להבנת התופעה, במקרה זה, בהבנת המנגנונים העצביים האחראים הדור של לחיצת היד האנושית.
Protocol
1. הכנת מערכת
- דרישות חומרה:
- שני רובוטים שולחן פנטום ידי SensAble Technologies, Inc
- 2 כרטיסים במקביל.
- דרישות מערכת מינימליות: אינטל או AMD מבוסס מחשבים, Windows 2000/XP, 250 MB של שטח דיסק.
- דרישות תוכנה:
- Driver-
נהגים הורד מן הטכנולוגיות SensAble אתר http://www.sensable.com בהתאם למערכת ההפעלה של המחשב. - H3DAPI-
הורד את קוד המקור H3DAPI ולהתקין בהתאם להוראות המוצגות בסעיף התקנה בהדרכה ב http://www.h3dapi.org/modules/mediawiki/index.php/H3DAPI_Installation
עדכנו את הקוד כך שיתאים לדרישות שלנו, כי לא נתקלו בקוד הקיים. הקבצים המעודכנים ניתן להוריד מאתר האינטרנט של הטורניר לחיצת יד http://www.bgu.ac.il/ ~ akarniel / לחיצת יד / / index.html
כל קובץ צריך להיות ממוקם בתיקיה המתאימה כמתואר באתר הנ"ל.
לאחר ביצוע השינויים, להוריד CMake ולעבד את הקוד. הוראות הידור אפשר למצוא http://www.h3dapi.org/modules/mediawiki/index.php/H3DAPI_Installation - X3D ו פיתון
- הורד פיתון 2.5 מ http://www.python.org/download/releases/2.5.5/
- הורד את קודי פיתון ו x3d מאתר האינטרנט של לחיצת יד במקום את הקבצים בספרייה קוד ייעודי, למשל: "C: \ codeDirectory"
- כל דגם כוח לחיצת היד צריכה להיות כתובה בקובץ פיתון נפרד. ראה איור 1 למשל מודל כוח האביב.
- psignifit הכלים גרסה 2.5.6 עבור Matlab, זמין ב http://www.bootstrap-software.org/psignifit/
- Driver-
באיור 1. לתפקד חיל פיתון. דוגמה למודל באביב לכוח לחיצת יד
2. ניסיוני פרוטוקול
- פתח את חלון הפקודה ולשנות לספרייה קוד פיתון ו x3d ידי הקלדת: cd C: \ codeDirectory.
- יצירת תיקיה עם שמות הנושאים C: \ codesDirectory.
- על מנת להפעיל את סוג הניסוי: h3dload code_name.x3d.
- יצירת קובץ אקראי חדש על ידי הקלדת: random_file_name.txt. קובץ אקראי מגדיר את הסדר שבו מופיעים לחיצות ידיים שונות.
- הזן את שמות הנושאים בדיוק כפי בתיקייה שנוצרה בעבר.
- בעקבות הרעיון המקורי של מבחן טיורינג קלאסית, כל ניסוי מורכב מ 3 גורמים: אדם, מחשב, חוקר. שני נושאים (האדם החוקר) כל אחד להחזיק את העט של המכשיר מדומים ואחד לתחושה וליצור תנועות לחיצת יד. הם מתבקשים לעקוב אחר ההוראות המופיעות על המסך (למשל: "לחץ Page Up עבור לחיצת יד ראשונה"), עבור כוחות לחיצת להיות מיושם. בכל אחת מהשיטות הבאות, כל ניסוי מורכב מ 2 לחיצות ידיים, ואת הנושאים נדרשים להשוות ביניהם. המחשב הוא מודל לחיצת יד מדומה שיוצר אות כוח כפונקציה של הזמן ואת המיקום יד אחת ממדי ונגזרותיו.
(1) דגם F (t) = Φ [x (t), t] 0 ≤ t ≤ T
F [X, t] מייצג מפעיל סיבתי כלשהו, למשל, שאינו ליניארי המשתנים עם הזמן מודל מכני של תנועה אחת חרט ממדי, ו-T הוא משך הזמן של לחיצת היד. ב T המחקר הנוכחי = 5 שניות.
- עריכת מבחן "טהור" ומחושב את דמותו האנושית מודל כיתה MHLG p
הניסוי מתחיל עם 12 ניסויים נוהג שבו כל לחיצות ידיים (n = 24) הם בני אדם, כך הנבדקים פשוט ללחוץ ידיים אחד עם השני באמצעות מערכת telerobotic. מטרת הניסויים הללו בפועל היא לאפשר למשתתפים להכיר את לחיצת יד אדם במערכת.
בניסוי, נשווה ארבעה דגמים המחשב. כל בלוק הניסוי כולל 4 ניסויים בהם אנו משווים את 4 המודלים נבדקו כדי לחיצת יד אדם. אחת לחיצות ידיים במשפט כל אינטראקציה עם כוח שנוצר מאחד ארבעה דגמים (מחשב), והשני הוא עם אדם (הנושא השני). לכן, נושאים את הפונקציה כמו בבני אדם ובבעלי החוקרים. סדר הניסויים בתוך כל בלוק הוא אקראי מראש. כל ניסוי מורכב מ 10 בלוקים, כך שכל לחיצת יד המחשב חוזר על עצמו 10 פעמים. Blo שלא פוענחו הראשוניתck נוסף על היכרות כללית עם המערכת את המשימה.
עבור כל דגם, חלקם של לחיצות ידיים שבו הנושא בוחר את לחיצת היד על דגם לחיצת היד האנושית יותר דמוי אדם מחושב, כדי לספק ערך המהווה 0.5 כאשר המודל אינו נבדל מן האדם. אנחנו להכפיל ערך זה על ידי שני על מנת לקבל את p MHLG, כך MHLG = 0 ברור שאינם בני אדם אוהבים MHLG = 1 פירושו שה-לחיצת יד נבדק אינה נבדלת לחיצת יד האדם. - ביצוע של "משוקלל אדם מודל" המבחן וחישוב מודל האנושי בדמותו כיתה MHLG w
בפרוטוקול זה, יש רק נושא אחד החוקר. נושא פונקציות אחרות כמו הישות האנושית לחיצות ידיים.
הניסוי מתחיל עם 30 מחקרים פרקטיקה שבה החוקר חוויות one לחיצת יד אנושית אחת לחיצת יד מחשב במשפט אחד. בסופו של המשפט הם מתבקשים לבחור אילו של 2 לחיצות ידיים הייתה לחיצת יד אדם. אם הם יצליחו, המסך מציג "נכון!", ואם הם לא בחרו את לחיצת היד הימנית, "טעות!" מופיעה.
לאחר לחסום את הנוהג הניסוי מתבצע כדלקמן: ניסוי מורכב משתי לחיצות ידיים. באחד לחיצות ידיים, את הגירוי - החוקר אינטראקציה עם שילוב של כוחות שמגיע האדם ומודל לחיצת יד המחשב.
(2) F = α גירוי • F אנוש + (1-α גירוי) • F stimulusModel
גירוי α מופץ באופן שווה 0-1, למשל:
גירוי α = {0, 0.142, 0.284, 0.426, 0.568, 0.710, 0.852, 1}
לחיצת יד אחרים - התייחסות - הוא שילוב קבוע של כוחות שנוצר האדם ועל מודל התייחסות:
(3) F = α • F התייחסות אנושית + (1-α הפניה) • F referenceModel; התייחסות α = 0.5
בסוף כל ניסוי החוקר מתבקש לבחור את לחיצת היד כי הרגשתי יותר דמוי אדם.
בניסוי זה אנו משווים שני מודלים מבחן מודל אחד הבסיס.
כל בלוק ניסיונית מורכב 24 מחקרים המהווים כל אחד מהשילובים ליניארי של הגירוי ואת האדם (eq. 2) עבור כל אחד 3 שילובים המודל:
סדר הניסויים בתוך כל בלוק הוא אקראי מראש. כל ניסוי מורכב מ 10 בלוקים, כך שכל שילוב חוזר 10 פעמים. בלוק שלא פוענחו הראשוני הוא מוסף היכרות כללית עם המערכת את המשימה.
אנחנו בכושר פונקציה פסיכומטרי לוגיסטי 1 עד התשובות של החוקר באמצעות הגירסה הכלים psignifit 2.5.6 עבור Matlab, זמין ב http://www.bootstrap-software.org/psignifit/ , עם שיטת הסבירות המרבית מוגבלת לאמידה של הפרמטרים, ולמצוא מרווחי ביטחון לפי שיטת משוא פנים מתוקן (BCA) מואצת bootstrap. העקומה מציגה את ההסתברות של החוקר לענות על לחיצת יד הגירוי הוא יותר דמוי אדם, כפונקציה של גירוי α - α התייחסות. נקודת השוויון הסובייקטיבית (PSE) מופק ברמה 0.5 הסף של עקומת פסיכומטרי, המציין את ההבדל בין הגירוי α ו α התייחסות שעבורם לחיצות ידיים נתפסים להיות אדם פחות אוהב. PSE משמשת לחישוב w MHLG לפי:
(4) MHLG w = 0.5-PSE
מודל אשר נתפס כמו דמוי אדם כמודל התייחסות התשואות הערך w MHLG 0.5. הדגמים אשר נתפסים המעטה ביותר או דמוי אדם אפשרי, תשואה MHLG w ערכים של 0 או 1, בהתאמה. - ביצוע הבדיקה ", הוסיף רעש" וחישוב מודל האנושי בדמותו כיתה MHLG n
בדומה מבחן משוקלל מודל אנושי, יש רק נושא אחד החוקר. נושא פונקציות אחרות כמו הישות האנושית לחיצות ידיים. הבלוק בפועל הוא גם כמו בשיטה הקודמת.
לאחר התרגול, באחד 2 לחיצות ידיים - הגירוי - החוקר אינטראקציה עם מודל לחיצת יד המחשב.
לחיצת יד אחרים - התייחסות - הוא כוח שנוצר משילוב של רעש לבן אדם עם טווח תדר מסוננים לפי התדרים שמופיעים לחיצת יד האדם.
(5) F = α • F אנוש + (1-α) • F רעש;
α מופץ באופן שווה 0-1, למשל:
α = {0, 0.142, 0.284, 0.426, 0.568, 0.710, 0.852, 1}
בסוף כל ניסוי החוקר מתבקש לבחור את לחיצת היד כי הרגשתי יותר דמוי אדם.
הניסוי בנוי באותו אופן מו משוקללדל אנושיים הבדיקה הנ"ל בנוי. עם זאת, בעוד כיול במבחן האדם מודל משוקלל מבוצעת על ידי השוואת שילובים שונים של מודל בסיס שילוב לתקן את עצמו, בניסוי זה את מודל הבסיס הוא תחליף על ידי הרעש.
PSE מופק העקומה הפסיכומטרית ומגדיר את n MHLG
(6) MHLG n = 1-PSE
הדגמים אשר נתפסים המעטה ביותר או דמוי אדם אפשרי, תשואה MHLG n ערכים של 0 או 1, בהתאמה.
3. נציג תוצאות:
איור 2 מדגים את התוצאות של נושא אחד עבור כל אחד 3 שיטות. הדגמים שנבדקו בכל שלושת הניסויים הם 2 דגמים-KB1 viscoelastic: באביב K = 50 N / m, מנחת B = 2 NS / מ '; KB2: באביב K = 20 N / m, מנחת B = 1.3 NS / m. במבחן משוקלל המודל האנושי, W MHLG מוערך על ידי השוואת כל הדגמים שנבדקו לדגם הבסיס אלסטי K = 50 N / m.
איור 2. MHLG הערכים של שני מודלים viscoelastic על פי הפרוטוקול "טהור" הבדיקה (א), "מודל האדם משוקלל פרוטוקול" (ב) ואת "רעש הוסיף" פרוטוקול (ג). השגיאה בארים (ב) ו - (ג) מייצג רווח סמך עקומות "הפסיכומטרי. פסים שחורים מייצגים את הציונים MHLG עבור מודלים, ואת פסים אפורים אלה מייצגים מודל הבסיס (ב) ו הרעש (ג).
התוצאות מראות כי המודל KB2 viscoelastic נתפשת אנושית יותר מאשר KB1 מודל אחר viscoelastic באמצעות כל שלוש שיטות הערכה.
Discussion
הצגנו פרוטוקול חדש למבחן טיורינג כמו בכפייה בחירה לחיצת יד מנוהל באמצעות מערכת telerobotic פשוטה. פרוטוקול זה הוא פלטפורמה השוואת דגמים לחיצת יד מלאכותית, יותר מאשר פלטפורמה לקביעת דמות אנושית מוחלטת. פרוטוקול זה הוצג בכנסים כמה 2-5
הראינו כאן כי המבחן הזה הוא לעזור למצוא את הפרמטרים המאפיינים של תנועה פסיבית המספקים את רוב דמוי אדם מרגיש. זה יכול לשמש מחקרים נוספים על מנת לפתח מודל לחיצת יד אשר יהיה כמו דמוי אדם ככל האפשר. אנו מעסיקים פלטפורמה זו בטורניר טיורינג, כמו הלידה הראשונה לחיצת יד שיתקיים בקיץ 2011 [[ http://www.bgu.ac.il/ ~ akarniel / לחיצת יד / index.html ]], שם מודלים מתחרים יהיה ציון עבור דמות האדם שלהם. המודל האולטימטיבי כנראה צריך לשקול את nonlinearities זמן משתנה אופיו של האדם עכבה 21, הסתגלות הדדית עם החוקר היבטים רבים אחרים של לחיצת יד אנושית טבעית שצריכה להיבדק מדורגת באמצעות כפייה בחירה טיורינג כמו מבחן לחיצת יד.
המבחן המוצע הוא חד ממדי וביצע דרך ממשק telerobotic, ולכן היא מוגבלת: הוא מסתיר היבטים רבים של לחיצת יד, כגון מידע משושי טמפרטורה, לחות, וכוחות אחיזה. עם זאת, במספר מחקרים ממשק telerobotic שימש לחקר לחיצות ידיים 6-11 וצורות אחרות של 12 אדם האינטראקציה האנושית. בנוסף, בגרסה זו של המבחן, אנחנו לא רואים את משך הזמן של לחיצת יד, על ייזום פעמים לשחרר, טבע רב מימדי שלה ואת מסלולי יד לפני ואחרי מגע פיזי. ישנם גם סוגים רבים של לחיצות ידיים תלוי מגדר ותרבות של האדם 13-14 ולכן לא ניתן לצפות ליצור מודל יחיד אופטימלי אדם כמו לחיצת יד. עם זאת, אנו מאמינים כי הפשטות של המבחן המוצע הוא יתרון, לפחות בשלב ראשוני זה של המחקר. לאחר התכונות העיקריות של לחיצת יד אחד כזה ממדי מאופיינים כהלכה אנחנו יכולים לעבור לשקול מגבלות אלה ולהרחיב את הבדיקה בהתאם.
יצוין, כי מבחן טיורינג, כמו לחיצת יד יכול להיות הפוך, עם המחשב במקום של האדם נשאל על זהותו של הצד השני. במסגרת זו, אנו רואים את ההשערה הבאה לחיצת יד הפוכה: המטרה של לחיצת יד היא לחקור את היד מזועזע, על פי ההשערה לחיצת יד הפוכה, האלגוריתם לחיצת יד אופטימלית - במובן זה שזה יהיה קשה להבדיל בין לחיצת יד אדם - יהיה הכי טוב להקל על אפליה בין בני אדם ומכונות. במילים אחרות, המודל תניב את לחיצת היד הכי כזה מסווג מכוון כראוי יכול להבחין בין אדם ולחיצות ידיים למכונה.
אם ההשערה נכונה לחיצת יד הפוכה אכן מניב יישום קליני לבדיקת שלנו: זיהוי ליקויי מנוע אצל אנשים הסובלים מנוע הקשורות להפרעות נוירולוגיות שונות, כגון שיתוק מוחין (CP). מחקרים קודמים הראו הבדלים בפרמטרים kinematic בין חולי CP ו בריאים בעת ביצוע תנועות להגיע 15-16. אנחנו לאחרונה הראו כי המאפיינים של תנועות שונות בין אנשים בריאים לבין אנשים עם CP כאשר לוחצים ידיים דרך 4 מערכת telerobotic. ממצאים אלו מחזקים הטענה שלנו כי אנשים עם לקויות מוטוריות ניתן להבחין בין אנשים בריאים על ידי בחינת לחקור את תנועת לחיצת יד של כל אדם. ראוי גם לשים לב כי הבדיקה דנו במסמך זה מבחן התפיסתי מחקרים שנעשו לאחרונה להבחין בין תפיסה ופעולה 17-20. מחקרים עתידיים צריכים לבחון שלוש גרסאות של הבדיקה על מנת להעריך נכונה את אופיו של לחיצת יד אנושית כמו: (1) מבחן פסיכומטרי הדמיון נתפס, (2) התנהגות מוטורית הבדיקה (הבדיקה motormetric) כי תבחן את המנוע התגובה של החוקר אשר עשויים להיות שונים מאלה שלו / דמיון נתפס קוגניטיבית לה (3) מאבחן אופטימלי האולטימטיבי המנסה להבחין בין לחיצות ידיים אדם מכונה המבוססת על כוח ועל מסלולי עמדה.
באופן כללי, אנו טוענים כי הבנת מערכת שליטה מוטורית היא תנאי הכרחי להבנת תפקוד המוח, וכי הבנה כזה יכול להיות הפגינו ידי בניית רובוט דמוי אדם נבדל אדם. המחקר הנוכחי מתמקד לחיצות ידיים באמצעות מערכת telerobotic. אנו טוענים כי על ידי בדירוג השערות המדעית הרווחת על טבעו של האדם לשלוט ביד תנועה באמצעות מבחן טיורינג הציע כמו לחיצת יד, אנחנוצריך להיות מסוגל לחלץ מאפיינים בולטים של שליטה מוטורית האדם או לפחות את המאפיינים הבולטים נדרש לבנות תוספת מלאכותית אינה נבדלת זרוע אנושית.
Disclosures
אין ניגודי אינטרסים הכריז.
Acknowledgments
AK מודה גרי לואב לדיונים שימושי על מבחן טיורינג, כמו לחיצת יד המוצע. AK ו IN רוצה להודות נתנאל ליבוביץ ליאור בוצר שתרמו לעיצוב של הגרסה הראשונה של פרוטוקול זה בחזרה בשנת 2007. מחקר זה מומן על ידי הקרן הלאומית למדע (מענק מס '1018-1008). SL הוא נתמך על ידי מענק קרן קרייטמן דוקטורט. IN נתמך על ידי קרן קרייטמן ואת תוכנית מלגות קלור.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Two PHANTOM desktop robots | SensAble, Geomagic | 2 Parallel cards Minimum system requirements: Intel or AMD-based PCs; Windows 2000/XP, 250 MB of disc space |
|
| SensAble technologies Drivers | SensAble, Geomagic | http://www.sensable.com | |
| H3DAPI source code | H3DAPI | http://www.h3dapi.org/modules/mediawiki/index.php/H3DAPI_Installation | |
| Python 2.5 | Python Products | http://www.python.org/download/releases/2.5.5/ | |
| x3d codes | |||
| psignifit toolbox version 2.5.6 | Matlab | http://www.bootstrap-software.org/psignifit/ |
References
- Wichmann, F., Hill, N. The psychometric function: I. Fitting, sampling, and goodness of fit. Perception & Psychophysics. 63, 1293-1293 (2001).
- Avraham, G., Levy-Tzedek, S., Karniel, A. Computational Motor Control Workshop, Be'er-Sheva, , (2009).
- Avraham, G., Levy-Tzedek, S., Karniel, A. Neural Control of Movement, Florida, USA, , (2010).
- Avraham, G., Levy-Tzedek, S., Peles, B. C., Bar-Haim, S., Karniel, A. Computational Motor Control Workshop, Be'er-Sheva, , (2010).
- Karniel, A., Nisky, I., Avraham, G., Peles, B. C., Levy-Tzedek, S. EuroHaptics, Amsterdam, Netherlands, , (2010).
- Jindai, M., Watanabe, T., Shibata, S., Yamamoto, T. The 15th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication, Hatfield, UK, , (2006).
- Kasuga, T., Hashimoto, M. Internatioanl Conference on Robotics and Automation, Barcelona, Spain, , IEEE. (2005).
- Ouchi, K., Hashimoto, M. Handshake Telephone System to Communicate with Voice and Force. Proceedings of the 6th IEEE International Workshop on Robot and Human Communication, 1997 Sept 29-Oct 1, Sendai, Japan, , IEEE. 466-471 (1998).
- Bailenson, J., Yee, N. Virtual interpersonal touch and digital chameleons. Journal of Nonverbal Behavior. 31, 225-242 (2007).
- Miyashita, T., Ishiguro, H. Human-like natural behavior generation based on involuntary motions for humanoid robots. Robotics and Autonomous Systems. 48, 203-212 (2004).
- Wang, Z., Lu, J., Peer, A., Buss, M. EuroHaptics, Amsterdam, The Netherlands, , (2010).
- IiZuka, H., Ando, H., Maeda, T. proceedings of AsiaGraph, , (2010).
- Chaplin, W., Phillips, J., Brown, J., Clanton, N., Stein, J. Handshaking, gender, personality, and first impressions. Journal of Personality and Social Psychology. 79, 110-117 (2000).
- Stewart, G., Dustin, S., Barrick, M., Darnold, T. Exploring the handshake in employment interviews. Journal of Applied Psychology. 93, 1139-1146 (2008).
- Van Der Heide, J., Fock, J., Otten, B., Stremmelaar, E., Hadders-Algra, M. Kinematic characteristics of reaching movements in preterm children with cerebral palsy. Pediatric research. 57, 883 (2005).
- Ronnqvist, L., Rosblad, B. Kinematic analysis of unimanual reaching and grasping movements in children with hemiplegic cerebral palsy. Clinical Biomechanics-Kidlington. 22, 165-175 (2007).
- Goodale, M., Milner, A. Separate visual pathways for perception and action. Trends in neurosciences. 15, 20-25 (1992).
- Ganel, T., Goodale, M. Visual control of action but not perception requires analytical processing of object shape. Nature. 426, 664-667 (2003).
- Pressman, A., Nisky, I., Karniel, A., Mussa-Ivaldi, F. Probing Virtual Boundaries and the Perception of Delayed Stiffness. Advanced Robotics. 22, 119-140 (2008).
- Nisky, I., Pressman, A., Pugh, C. M., Mussa-Ivaldi, F. A., Karniel, A. EuroHaptics, Amsterdam, Netherlands, , 213-218 (2010).
- Karniel, A. Computational Motor Control. Encyclopedia of Neuroscience. Binder, M. D., Hirokawa, N., Windhorst, U. , Springer-Verlag. Berlin. 832-837 (2009).
