撰文丨王聰
編輯丨王多魚
排版丨水成文
機器人作為社交夥伴被整合到生物系統中，在從機制上理解社會行為方面提供了有希望的進步。 這些生物混合（biohybrid，將生物組織或細胞與機器人技術相結合）系統具有可控性，有助於闡明傳統技術無法實現的潛在生物智慧。
然而，最先進的互動機器人仍然難以在生物系統中傳遞多層次、異構的資訊，這使得有效地介導複雜的互動過程具有挑戰性。
近日，北京理工大學機電學院石青教授在 Nature 子刊Nature Machine Intelligence上發表了題為：Modulating emotional states of rats through a rat-like robot with learned interaction patterns 的研究論文。
該研究開發了一種自主的、學習互動模式的大鼠樣機器人（rat-like robot），能夠與自由行為的大鼠互動，並調節大鼠的情緒狀態。
在這項新研究中，研究團隊開發了一種自主的、互動式的大鼠樣機器人（rat-like robot），它可以透過學習大鼠的解剖結構、動態動作和社互動動來與自由行為的大鼠互動。
基於動物示範的模仿學習使該機器人具有微妙的社交行為模板，使它能夠吸引大鼠的注意力，並顯著引起它們的興趣。該機器人還集成了視覺感知、目標跟蹤和行為決策，以大大提高互動效率。
該研究顯示，該機器人可以與大鼠互動長達半小時。 此外，機器人在與大鼠的社互動動過程中，可以透過不同的互動模式調節大鼠的情緒狀態。
這些結果證明，該研究所開發的互動式機器人具有長期和重複的互動能力，克服了生物系統內自然社互動動的侷限性。
研究團隊表示，這種能夠調節生物體內部狀態的生物混合系統可能會開啟理解人類和人工智慧之間的“社交”互動的大門。
Nature Machine Intelligence期刊同期發表了題為：Memetic robots 的新聞與觀點文章，文章指出， 社交學習是自然界中一種強大的適應策略。該研究開發的 一個互動的大鼠樣機器人與一隻自由行為的大鼠進行模仿學習，為研究社交行為開闢了一條途徑。
論文連結：
https://www.nature.com/articles/s42256-024-00939-y
