Embodied Cooperation to Promote Forgiving Interactions With Autonomous Machines
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
During every waking moment, we must engage with our environments, the people around us, the tools we use, and even our own bodies to perform actions and achieve our intentions. There is a spectrum of control that we have over our surroundings that spans the extremes from full to negligible. When the outcomes of our actions do not align with our goals, we have a tremendous capacity to displace blame and frustration on external factors while forgiving ourselves. This is especially true when we cooperate with machines; they are rarely afforded the level of forgiveness we provide our bodies and often bear much of our blame. Yet, our brain readily engages with autonomous processes in controlling our bodies to coordinate complex patterns of muscle contractions, make postural adjustments, adapt to external perturbations, among many others. This acceptance of biological autonomy may provide avenues to promote more forgiving human-machine partnerships. In this perspectives paper, we argue that striving for machine embodiment is a pathway to achieving effective and forgiving human-machine relationships. We discuss the mechanisms that help us identify ourselves and our bodies as separate from our environments and we describe their roles in achieving embodied cooperation. Using a representative selection of examples in neurally interfaced prosthetic limbs and intelligent mechatronics, we describe techniques to engage these same mechanisms when designing autonomous systems and their potential bidirectional interfaces.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle