Motor İstihbarat Bir Boyutlu Turing Gibi El Sıkışma Testi

Bu yordamın genel amacı, bir el sıkışmanın bilgisayar modelinin insan el sıkışmasıyla ne kadar yakından eşleştiğini belirlemektir. Bu, önce deneklere insan bilgisayarı tarafından oluşturulan veya bir tele robotik arayüz kullanılarak ikisinin bir kombinasyonu olan el sıkışma çiftleri sunarak gerçekleştirilir. Prosedürün ikinci adımı, her denekten her bir çift içinde iki el sıkışmadan hangisinin daha insansı olduğunu seçmesini istemektir.

Prosedürün son adımı, deneğin cevaplarından el sıkışma modeli, model insan benzerlik derecesi veya MHLG için insan benzerlik derecesini hesaplamaktır. Sonuç olarak, Turing benzeri el sıkışma testi kullanılarak farklı modeller, MH G'ler arasında önemli bir ayrım gösteren sonuçlar elde edilebilir. Turing testi aslında bilim adamlarının ve mühendislerin motor davranışın motor kontrol yönünde yapay ve doğal zeka arasında büyük bir boşluk gözlemlediği sözel zeka ile sınırlıdır.

Pek çok bilim insanı, tur testinin bu motor versiyonunu düşündü, ancak son zamanlarda desteklenen, sürülebilir robotik cihazlar, el sıkışma testi gibi bir tur için basit bir tekrarlanabilir protokolün uygulanmasını kolaylaştıran araştırma laboratuvarlarında terk edildi. Bu yöntem, doğal insan dokunma deneyimi sağlayan insan kol hareketlerinin temel özelliklerinin neler olduğu gibi insan robot etkileşimi alanındaki temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. Bu tekniğin etkileri, serebral palsi gibi motor bozuklukların teşhisine kadar uzanır.

Bir sonraki adım, sağlıklı bir insan el sıkışmasını engelli bir kişiden ayırt edebilen robotik bir teşhis cihazı oluşturmaktır. Bir. Bu yöntemin görsel olarak gösterilmesi kritik öneme sahiptir, çünkü tele robotik sistem aracılığıyla el sıkışma hareketi doğal değildir ve robotun nasıl kullanılacağını ve robotla nasıl etkileşime girileceğini öğrenmek zaman ve pratik gerektirir. Klasik tur testinin orijinal konseptini takiben, el sıkışma deneyleri bir insan, bir bilgisayar, bir sorgulayıcı olmak üzere üç varlıktan oluşur.

Sorgulayıcı ve insan aynı odada oturuyor ancak bir ekranla ayrılıyorlar ve bu nedenle sorgulayıcı, bilgisayarın veya insanın el sıkışmayı hangisine ürettiğini göremiyor. El sıkışmaları doğrudan el sıkışma değildir, ancak bir insan el sıkışması durumunda iki hayalet masaüstü robottan ve bir hayalet robot ve yazılımdan oluşan mekanik bir tele robotik arayüz aracılığıyla gerçekleştirilir. Bir bilgisayar el sıkışması durumunda, bilgisayar ekranında el sıkışma kelimesi göründüğünde, sorgulayıcı ve insan, tele robotik arayüzün kalemini dikey yönde hareket ettirerek hemen el sıkışma hareketleri yapar.

Sorgulayıcının görevi, iki el sıkışmayı karşılaştırmak ve ilk el sıkışmayı seçmek için ana sayfa veya F1 tuşuna basarak veya ikinci el sıkışmayı seçmek için end veya F iki tuşuna basarak hangisinin daha insana benzer olduğunu seçmektir. Bu videoda gösterilen üç deneysel protokol, karşılaştırılan el sıkışmalarının bileşimi ile birbirinden farklıdır. İlk protokol saf Turing test protokolüdür, ancak bir insan el sıkışması ile bilgisayar tarafından oluşturulan bir el sıkışma arasındaki seçimler

İkinci protokol, insan tarafından üretilen ve bilgisayar tarafından üretilen kuvvetlerin değişen bileşimleri olan el sıkışmalarını içerir. Üçüncü protokol, insan tarafından oluşturulan bir el sıkışma ve gürültünün veya tamamen bilgisayar tarafından oluşturulan kuvvetlerin değişen kombinasyonları olan el sıkışmalarını içerir. Deneme sırasında, rastgele dosya için bir ad girmeniz istendiğinde otomatik olarak rastgele bir dosya oluşturulur.

Dosya zaten varsa, sistem varolan dosyayı kullanır. Aksi takdirde, sistem otomatik olarak belirtilen ada sahip yeni bir rastgele dosya oluşturur. Rastgele dosya, farklı el sıkışmalarının gerçekleşme sırasını tanımlar.

Saf protokol, insan ve sorgulayıcının tele robotik sistem aracılığıyla 24 kez el sıkıştığı, her biri iki el sıkışmadan oluşan 12 uygulama denemesi ile başlar. Sorgulayıcı, bir insanla el sıkıştığı bu aşamanın olduğunu bilir. Bu uygulama denemelerinin amacı, katılımcıları tele robotik arayüz ile tanıştırmaktır.

Uygulama turunu takiben, her denemede dört denemeden oluşan bir blok yapılır. Bir insan el sıkışması, bu örnekte gösterildiği gibi rastgele bir sırayla dört bilgisayar modeli el sıkışmasından biriyle karşılaştırılır. Örneğin, birinci bloğun birinci denemesinde, sorgulayıcı iki kez el sıkışır.

İlk el sıkışma insan tarafından oluşturulur ve ikinci el sıkışma, model üç tarafından dikte edilen kuvvetler kullanılarak bilgisayar tarafından oluşturulur. Sorgulayıcı daha sonra hangi el sıkışmanın daha insana benzer olduğuna karar vermek için bir numaralı el sıkışma ile iki numaralı el sıkışma arasında seçim yapar. Örneğin, sorgulayıcı bir numaralı el sıkışmayı seçerse, daha insana benzer olduğu için, sorgulayıcı insan el sıkışmayı seçmiştir.

Bununla birlikte, sorgulayıcıya bir sonraki duruşmada insan el sıkışmasını doğru bir şekilde tanımlayıp tanımlamadığı söylenmez. Sorgulayıcının ilk el sıkışması bilgisayar tarafından oluşturulan model iki ile, ikinci el sıkışma ise insan ile yapılır. Sorgulayıcı yine en insana benzer el sıkışmayı seçer.

Benzer şekilde iki deneme daha yapılır. Kalan iki modeli test etmek için, model bir ve model dört insan el sıkışmasına karşı test edin. Bu, bir deneme bloğunu tamamlar.

Deney, her biri dört denemeden oluşan 11 bloktan oluşur ve her blokta rastgele sırayla sunulan dört model el sıkışması vardır. İlk blok bir alıştırma bloğudur ve analiz kalan 10 blok üzerinde yapılır. Deneyin 10 bloğunu tamamladıktan sonra, dört el sıkışma modelinin her biri bir insan el sıkışmasına karşı 10 kez test edildi.

11 deney bloğunun tamamlanmasından sonra, test edilen dört modelin her biri için bir model insan benzerlik derecesi hesaplanır. Analiz, deneğin model el sıkışmanın insan el sıkışmasından daha insana benzer olduğunu söylediği el sıkışmalarının oranı hesaplanarak yapılır. Örneğin, sorgulayıcı, 10 el sıkışmanın ikisinde modeli insan el sıkışması yerine bir el sıkışma seçerse, modelin insana oranı 0,2 olacaktır, model insan benzerliği derecesini elde etmek için bu oranı iki ile çarpın.

0.2 oranının olduğu her model için, model birin modeli, insan benzerlik derecesi 0.4 olacaktır. Eğer model üç, 10 denemeden dördünde daha insansı olarak seçilirse, oranı 0.4 ve model insan benzerlik derecesi 0.8 olacaktır. Bir model bir insandan ayırt edilemezse, hesaplanan oranı 0,5 ve model insan benzerlik derecesi bir olacaktır.

Bir model, modeli gibi açıkça insan değilse, insan benzerliği derecesi sıfır olacaktır. MHLG bir ile sınırlandırılmıştır. Bu protokolde, oluşturulan el sıkışmaları, belirli kombinasyonun saf bir bilgisayar tarafından oluşturulan el sıkışmadan saf bir insan el sıkışmaya kadar bir ölçekte denemeler arasında değiştiği insan parçası modelini ayırır.

Bu nedenle, bu deney setine ağırlıklı insan modeli testi denir. Protokol, sorgulayıcının tamamen insan el sıkışmasını tanımayı öğrenmesine ve cihaza aşina olmasına yardımcı olmak için alıştırma bloğu ile başlar. Bu nedenle, alıştırma bloğunda, tamamen insan el sıkışmayı bilgisayar tarafından oluşturulan bir el sıkışma ile karşılaştıran 30 deneme vardır.

Her denemenin sonunda, sorgulayıcı iki el sıkışmadan hangisinin insana en çok benzediğini seçer. Sorgulayıcı insan el sıkışmasını doğru bir şekilde tanımlarsa, ekran doğru şekilde görüntülenir. Sorgulayıcı doğru el sıkışmayı seçmezse, yanlış bir mesaj belirir ve sorgulayıcı son alıştırma denemesini tekrarlama fırsatına sahip olur.

Alıştırma bloğundan sonra, sorgulayıcı iki el sıkışmayı değerlendirmek için bir dizi denemeye başlar. İki el sıkışma, her biri insan ve model kuvvetlerinin bir kombinasyonu olan bir uyarıcı el sıkışma ve bir referans el sıkışmadır. Referans el sıkışmada, sorgulayıcı tarafından hissedilen el sıkışma, insan tarafından üretilen kuvvetlerin ve bilgisayar tarafından oluşturulan bir modelin eşit bir karışımıdır.

Başka bir deyişle, insan katılımcı el sıkışma hareketi yaparken, bu el sıkışma, sorgulayıcı tarafından algılanan kuvvetin yalnızca %50'sini oluşturur ve uyaran el sıkışmasındaki bir modelden gelen kuvvetin geri kalan %50'sini oluştururken, sorgulayıcı tarafından hissedilen el sıkışma, insan tarafından üretilen kuvvetlerin ve bilgisayar tarafından oluşturulan bir modelin değişen bir karışımıdır. Bazı uyaran el sıkışmalarında, insanın katkıda bulunduğu kısım yarıdan fazladır ve bu nedenle referans el sıkışmadan daha fazladır. Diğer uyaran el sıkışmalarında, insanın katkıda bulunduğu kısım yarıdan azdır ve bu nedenle referans el sıkışmadan daha azdır.

Her denemenin sonunda, sorgulayıcıdan daha insana benzer hissettiren el sıkışmayı seçmesi istenir. Bu deney üç modeli, iki test modelini ve bir temel modeli karşılaştırır. Saf protokolde olduğu gibi, bu protokol analiz edilmemiş bir blokla başlar ve ardından 10 deneysel blok gelir.

Her deney bloğu, üç model kombinasyonunun her biri için model ve insanın sekiz doğrusal kombinasyonunun her birini içeren 24 denemeden oluşur. 10 deney bloğunun tamamlanmasının ardından, sorgulayıcının cevaplarına lojistik bir psikometrik fonksiyon uydurulur. Ekteki makalede açıklandığı gibi, ortaya çıkan eğri sorgulayıcının olasılığını gösterir.

Buna cevap vermek için, bir uyaran el sıkışması, referans el sıkışmadan daha insana benzer Alfa uyaran eksi alfa referansının bir fonksiyonu olarak, öznel eşitlik veya PSE noktası, el sıkışmalarının modele eşit derecede insan benzeri olarak algılandığı alfa uyaranı ile alfa referansı arasındaki farkı gösteren psikometrik eğrinin 0,5 eşik seviyesinden çıkarılır. Ağırlıklı insan modeli protokolü için insan benzerliği derecesi, PSE'nin 0.5'ten çıkarılması, mümkün olan en az veya en çok insana benzer verim modeli olarak algılanan modellerin, sırasıyla sıfır veya bir olan insan benzerlik derecesi değerlerinin çıkarılmasıyla hesaplanır. Son protokol, bir model el sıkışmasını bir parça insan parçası rastgele gürültü el sıkışması ile karşılaştırır.

Bu protokolde, uyaran el sıkışması, bir modele dayalı olarak bilgisayar tarafından oluşturulan bir el sıkışmadır. Diğer el sıkışma, referans el sıkışma, insan el sıkışma ve beyaz gürültünün çeşitli kombinasyonlarından üretilen bir kuvvettir ve maksimum iki N mutlak kuvvet ile pi üzerinde maksimum iki frekansta beşinci dereceden Lowpass Butterworth filtresi kullanılarak filtrelenir. Her denemenin sonunda, sorgulayıcıdan daha insana benzer hissettiren el sıkışmayı seçmesi istenir.

Protokol, önceki ağırlıklı insan modeli testine benzer bir tasarıma sahiptir. Bir alıştırma turu ve analiz edilmemiş bir bloktan sonra, aşağıdaki gibi 10 deneysel bloktan oluşan bir dizi çalıştırılır. PSE, daha önce olduğu gibi psikometrik eğriden çıkarılır ve eklenen gürültü protokolü için model insan benzerlik derecesini tanımlar.

Bu şekil, saf protokolün sonuçlarını gösterir ve insan el sıkışmalarını iki farklı model el sıkışmasıyla karşılaştırır. İki nokta, KB bir ve KB iki olarak adlandırılan iki viskoelastik model için hesaplanan model insan benzerlik derecesi değerlerini göstermektedir. Sonuçlar, KB iki modelinin, model KB bir'den daha insan benzeri olarak algılandığını göstermektedir.

Bu şekil, insan modeli el sıkışmalarının değişen bir oranını sabit bir 50 50 insan modeli el sıkışma oranıyla karşılaştıran ağırlıklı model insan protokolünün sonuçlarını göstermektedir. Siyah işaretçiler, test modelleri için model insan benzerlik derecelerini temsil eder ve gri işaretçiler, temel modelin işaretlerini temsil eder. Hata çubukları psikometrik eğrileri, güven aralıklarını temsil eder.

Bu şekil, bir model el sıkışmasını değişen oranda insan-gürültü bileşenlerine sahip bir el sıkışma ile karşılaştıran eklenen gürültü protokolünün sonuçlarını göstermektedir. Siyah işaretler, modeller için model insan benzerlik derecelerini temsil eder ve gri işaretler gürültünün işaretlerini temsil eder. Hata çubukları, psikometrik eğrinin güven aralıklarını temsil eder.

Bu sonuçlar, viskoelastik model KB iki'nin, üç değerlendirme yönteminin tümü kullanılarak viskoelastik model KB bir'den daha insan benzeri olarak algılandığını göstermektedir Bu prosedürü denerken, robotik cihazla düzgün bir şekilde etkileşime girmeyi unutmamak ve etkileşimi mümkün olduğunca sorunsuz hale getirmeye çalışmak önemlidir. Yaygın gelişimsel bozukluklarda test etme, insan el sıkışmalarını tanıma gibi diğer yöntemler, yaygın gelişimsel bozuklukların insanı insan olmayan jestlerden ayırt etme yeteneğini nasıl etkilediği gibi ek soruları yanıtlamak için gerçekleştirilebilir. Şimdi, geliştirildikten sonra, bu teknik el sıkışmayı bir tanıma aracı olarak kullanmanın yolunu açabilir.

El sıkışmanın amacının diğer kişi hakkında bir şeyler öğrenmek olduğunu varsayıyoruz. Bu nedenle, insan benzeri bir el sıkışma geliştirmek için önerdiğimiz metodoloji, diğer kişi hakkında el sıkışmasından bilgi çıkarabilen el sıkışma sınıflandırma sisteminin geliştirilmesini de kolaylaştırabilir. Bu videoyu izledikten sonra, el sıkışma testi gibi tek boyutlu turun nasıl gerçekleştirileceğini ve el sıkışma testi turnuvası gibi ilk uluslararası tura gönderilen el sıkışma modellerini nasıl değerlendireceğimizi iyi anlamış olmalıdır.