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Updated: Jan 7, 2026
07:34
Perceptual and Category Processing of the Uncanny Valley Hypothesis' Dimension of Human Likeness: Some Methodological Issues
Published on: June 3, 2013
17.8K
Evaluación de las percepciones humanas de las expresiones faciales de robots androides basadas en variaciones en los
Ayaka Fujii1, Carlos Toshinori Ishi1,2, Kurima Sakai1,2
1Guardian Robot Project, RIKEN, Kyoto, Japan.
Frontiers in robotics and AI
|January 1, 2026
Resumen
Las instrucciones abstractas mejoran las percepciones humanas de la expresividad y la agencia del robot. Los participantes encontraron que el robot androide Nikola era más apropiado y expresivo emocionalmente cuando se le daban comandos abstractos, lo que sugiere una mejora en la interacción humano-robot.
Área de la Ciencia:
- Robótica
- Interacción Humano-Robot
- Inteligencia Artificial
Sus antecedentes:
- La interacción humano-robot requiere expresiones emocionales apropiadas al contexto por parte de los robots.
- La investigación existente a menudo pasa por alto expresiones emocionales matizadas más allá de las emociones básicas.
- Las aplicaciones del mundo real exigen robots capaces de exhibiciones emocionales complejas y variadas.
Objetivo del estudio:
- Extender las capacidades expresivas del robot androide Nikola con 63 expresiones faciales.
- Investigar el impacto de las instrucciones abstractas versus explícitas en la agencia y expresividad percibidas del robot.
- Analizar cómo las expresiones del robot y los rasgos de personalidad del usuario influyen en las percepciones humanas.
Principales métodos:
- Se implementaron 63 expresiones faciales en el robot androide Nikola, incluidas emociones complejas, condiciones físicas y variaciones de intensidad.
- Se recopilaron datos de interacción de más de 600 participantes en Expo 2025, quienes describieron las expresiones faciales deseadas del robot.
- Se utilizó un modelo de lenguaje grande para la inferencia de emociones y la generación de expresiones faciales correspondientes.
- Se administraron cuestionarios para evaluar las percepciones de los participantes sobre la adecuación y la expresividad emocional del robot.
Principales resultados:
- Los participantes calificaron el comportamiento de Nikola como más apropiado y expresivo emocionalmente cuando se les dieron instrucciones abstractas en comparación con las explícitas.
- Se descubrió que las instrucciones abstractas mejoran la agencia percibida del robot.
- Las impresiones del robot variaron según las expresiones específicas realizadas y los rasgos de personalidad de los participantes.
Conclusiones:
- Las expresiones faciales adaptativas, combinadas con estilos de instrucción abstractos, dan forma significativamente a las percepciones humanas de los robots sociales.
- Las instrucciones abstractas pueden fomentar una mayor sensación de agencia en los robots, mejorando la interacción humano-robot.
- Esta investigación proporciona información sobre el diseño de robots más inteligentes y atractivos socialmente a través de expresiones emocionales matizadas y diseño de interacción.
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