تستكشف هذه الورقة البحثية نهجًا عمليًا لتعزيز التفاعل بين الإنسان والروبوت (HRI) من خلال التواصل العاطفي غير اللفظي. الفرضية الأساسية هي أنه يمكن زيادة قبول التكنولوجيا من خلال جعل التفاعلات أكثر بديهية وصدىً عاطفيًا. بدلاً من وجوه الأندرويد المعقدة والمكلفة، يستكشف البحث فعالية شاشة عرض منخفضة الدقة قائمة على مصابيح LED ثلاثية الألوان لنقل أربعة مشاعر أساسية: السعادة، والغضب، والحزن، والخوف. تتحقق الدراسة مما إذا كان يمكن للمراقبين البشريين التعرف بشكل موثوق على أنماط الضوء والألوان الديناميكية كحالات عاطفية محددة، مما يوفر بديلاً فعالاً من حيث التكلفة للروبوتات المقيدة في الشكل.
تم هيكلة الدراسة لاختبار الارتباط بين أنماط الضوء المبرمجة والعاطفة المُدرَكة بشكل منهجي.
بناءً على أعمال أساسية في الحوسبة العاطفية وعلم نفس الألوان (مثل [11])، قام الباحثون برسم خرائط لأربعة مشاعر أساسية إلى درجات ألوان أولية:
بجانب اللون الثابت، كانت المعلمات الديناميكية حاسمة. تم تعريف الأنماط من خلال:
تم عرض سلسلة من أنماط الضوء التي تولدها شاشة LED على المشاركين البشريين. لكل نمط، طُلب منهم تحديد العاطفة المقصودة من بين الخيارات الأربعة أو الإشارة إلى "غير معروف". من المحتمل أن تكون الدراسة قد قاست الدقة (معدل التعرف)، ووقت الاستجابة، وجمعت تعليقات ذاتية حول بديهية كل نمط.
تألفت الشاشة من شبكة من مصابيح LED ثلاثية الألوان، مما يوفر تحكمًا كاملاً في اللون لكل بكسل. يشير جانب "الدقة المنخفضة" إلى شبكة صغيرة بما يكفي (مثل 8x8 أو 16x16) لتكون مجردة مع القدرة على عرض أشكال بسيطة أو تدرجات أو أنماط متحركة، مما يميزها عن شاشة وجه عالية الدقة.
تمت برمجة متحكم دقيق (مثل Arduino أو Raspberry Pi) لتوليد الأنماط العاطفية المحددة مسبقًا. تضمنت معلمات التحكم المرسلة إلى مشغل LED قيم RGB ($R, G, B \in [0, 255]$) لكل مصباح LED وتعليمات التوقيت للحركية.
تذكر الورقة البحثية أن بعض المشاعر الأساسية التي تم النظر فيها يمكن التعرف عليها من قبل المراقبين البشريين بمعدلات أعلى بكثير من المستوى العشوائي (25%). يُفترض أن مشاعر مثل الغضب (الأحمر، وميض سريع) والحزن (الأزرق، تلاشي بطيء) من المحتمل أن تكون لديها معدلات تعرف أعلى بسبب ارتباطات الألوان الثقافية والنفسية القوية.
من المحتمل أنه تم استخدام التحليل الإحصائي (مثل اختبارات كاي تربيع) لتأكيد أن معدلات التعرف لم تكن عشوائية. من المرجح أن كشفت مصفوفة الالتباس عن التصنيفات الخاطئة المحددة، على سبيل المثال، الخلط بين "الخوف" و"الغضب" إذا استخدم كلاهما أنماطًا عالية التردد.
قدمت تعليقات المشاركين سياقًا يتجاوز الدقة الخام، مشيرة إلى الأنماط التي شعرت بأنها "طبيعية" أو "مزعجة"، مما ساهم في تحسين رسم خرائط العاطفة إلى النمط.
المزايا الرئيسية للنظام هي التكلفة المنخفضة، وانخفاض استهلاك الطاقة، والمتانة العالية، ومرونة التصميم. يمكن دمجه في روبوتات بأي شكل، من الأذرع الصناعية إلى الروبوتات الاجتماعية البسيطة، دون تأثير الوادي الغريب المرتبط أحيانًا بالوجوه الواقعية.
تشمل القيود مفردات عاطفية محدودة (المشاعر الأساسية فقط)، وإمكانية التباين الثقافي في تفسير الألوان، والطبيعة المجردة التي تتطلب بعض التعلم من المستخدم مقارنة بالتعرف الفطري على تعابير الوجه.
يتوافق هذا العمل مع الأبحاث السابقة ولكنه يبسطها، مثل تلك الخاصة بـ Geminoid F [6] أو KOBIAN [10]. فهو يتنازل عن التعبيرية الدقيقة للوجه الكامل مقابل العالمية والعملية، على غرار الفلسفة الكامنة وراء تعبيرات الروبوت "المقيدة الشكل" [4, 7, 8].
الرؤية الأساسية: هذا البحث لا يتعلق بخلق روبوتات عاطفية؛ بل يتعلق بهندسة الإمكانات الاجتماعية. شاشة LED هي "واجهة" ذكية وبسيطة للغاية تستفيد من الاستدلالات البشرية الموجودة مسبقًا (اللون = العاطفة، سرعة الوميض = الشدة) لجعل حالة الآلة قابلة للقراءة. إنها شكل من أشكال تصميم التواصل بين الأنواع، حيث "النوع" هو الوكلاء الاصطناعيين. المساهمة الحقيقية هي التحقق من أن الإشارات البصرية المحدودة، عند تصميمها بعناية، يمكن أن تثير نسبًا عاطفية متسقة - وهي نتيجة لها آثار كبيرة على التفاعل بين الإنسان والروبوت القابل للتطوير والمنخفض التكلفة.
التدفق المنطقي: منطق الورقة سليم ولكنه محافظ. يبدأ من الفرضية الشائعة أن العاطفة تساعد في قبول التفاعل بين الإنسان والروبوت [2,3]، ويختار لوحة المشاعر الأساسية، ويطبق رسم الخرائط الأكثر مباشرة (علم نفس الألوان). التجربة هي في الأساس اختبار قابلية استخدام لهذا التخطيط. يفوت التدفق فرصة استكشاف حالات أكثر غموضًا أو تعقيدًا، وهو المجال الذي يمكن أن يبرز فيه مثل هذا النظام حقًا بعد محاكاة الوجوه.
نقاط القوة والضعف: قوتها تكمن في براغماتيتها الأنيقة. فهي تقدم حلاً وظيفيًا بإمكانية تطبيق فورية. العيب يكمن في الطموح المحدود لاستفسارها. بالتركيز فقط على دقة التعرف على أربع حالات أساسية، تعامل العاطفة كإشارة ثابتة يجب فك تشفيرها، وليس كجزء ديناميكي من التفاعل. فهي لا تختبر، على سبيل المثال، كيف تؤثر الشاشة على ثقة المستخدم، أو أداء المهمة، أو المشاركة طويلة المدى - وهي المقاييس المهمة لـ "القبول". مقارنة بالنمذجة الدقيقة في البنى العاطفية الحسابية مثل EMA [9] أو فضاء PAD، يعمل هذا البحث في طبقة الإخراج البسيطة.
رؤى قابلة للتنفيذ: بالنسبة لمديري المنتجات، هذا هو المخطط الأولي للتعبير العاطفي للحد الأدنى من المنتج القابل للتطبيق (MVP). قم بتنفيذ ضوء حالة بسيط مشفر بالألوان على جهازك التالي. بالنسبة للباحثين، الخطوة التالية هي الانتقال من التعرف إلى التأثير. لا تسأل فقط "ما هذه العاطفة؟" بل "هل تجعلك هذه العاطفة تتعاون بشكل أفضل/أسرع/بثقة أكبر؟" قم بدمج هذه الشاشة مع النماذج السلوكية، مثل تلك الخاصة بوكلاء التعلم المعزز الذين يتكيفون مع تعليقات المستخدم. علاوة على ذلك، استكشف الحلقات العاطفية ثنائية الاتجاه. هل يمكن أن يتكيف نمط LED في الوقت الفعلي مع مشاعر المستخدم التي يتم اكتشافها عبر الكاميرا أو الصوت؟ هذا يحول الشاشة إلى محادثة.
يمكن صياغة النمط العاطفي كدالة متغيرة مع الزمن لكل بكسل LED:
$\vec{C}_{i}(t) = (R_i(t), G_i(t), B_i(t)) = \vec{A}_i \cdot f(\omega_i t + \phi_i)$
حيث:
قد يستخدم نمط "الغضب": $\vec{A} = (255, 0, 0)$ (أحمر)، $f$ كموجة مربعة عالية التردد، وطور متزامن $\phi$ عبر جميع البكسلات لتأثير وميض موحد. قد يستخدم نمط "الحزن": $\vec{A} = (0, 0, 200)$ (أزرق)، $f$ كموجة جيبية منخفضة التردد، وتغيير طور بطيء ومتدرج عبر البكسلات لمحاكاة موجة لطيفة أو تأثير تنفس.
وصف المخطط البياني (افتراضي بناءً على ادعاءات الورقة): مخطط شريطي مجمع بعنوان "دقة التعرف على العاطفة لأنماط LED ثلاثية الألوان". يمثل المحور السيني المشاعر الأربعة المستهدفة: السعادة، الغضب، الحزن، الخوف. لكل عاطفة، يظهر شريطان النسبة المئوية للتعرف الصحيح: أحدهما لشاشة LED والآخر لمستوى الأساس العشوائي (25%). الملاحظات الرئيسية:
من المحتمل أن تشير أشرطة الخطأ على كل شريط إلى التباين الإحصائي بين المشاركين. يمكن أن يصور رسم بياني خطي ثانوي متوسط وقت الاستجابة، مما يظهر تعرفًا أسرع للمشاعر عالية الدقة مثل الغضب.
السيناريو: يحتاج روبوت تعاوني (كوبوت) في مساحة عمل مشتركة إلى توصيل حالته الداخلية إلى زميل بشري لمنع الحوادث وتسهيل التعاون.
تطبيق الإطار:
تنتقل هذه الحالة إلى ما هو أبعد من التعرف البسيط لقياس التأثير الوظيفي للعرض العاطفي على السلامة وكفاءة التعاون.