Towards human-compatible autonomous car: A study of non-verbal Turing test in automated driving with affective transition modelling

要約

【タイトル】人間に適合する自律運転車へ向けて：感情転移モデリングによる自動運転の非言語的チューリングテストの研究

【要約】
1. 自動運転は、人間がハンズフリーの道路を進むにつれて不可欠な存在となっている。
2. 既存の文献は、自動運転車が人間らしい運転をすると、受け入れられる可能性が高くなることを示唆している。
3. 本研究は、乗客の視点から自然な体験を提供し、現在の自動運転車の人間らしさを調査する。
4. 非言語的チューリングテストの乗車体験版を設計し、69人の参加者に実験を行った。
5. 参加者は、人間またはAIによって運転された自動運転車に乗車し、ドライバーが人間かAIかを判断した。
6. AIドライバーはチャンスよりも検出され、テストに合格しなかった。
7. これに対して、人間ドライバーが車を運転した場合、参加者の判断はチャンス周辺であった。
8. さらに、参加者が人間性をどのように課しているかを調べた。
9. Lewinの場理論に基づいて、シグナル検出理論と事前にトレーニングされた言語モデルを組み合わせた計算モデルを開発し、参加者の人間性評価行動を予測した。
10. 感情の前後の変化をシグナル強度として採用し、感情転移を適用した。
11. 結果は、より大きな感情転移を伴うと、参加者の人間性が高く評価されることを示した。
12. この研究は、自動運転においておおいに必要とされる、感情転移の重要性を示し、将来的な研究方向となるかもしれない。

要約(オリジナル)

Autonomous cars are indispensable when humans go further down the hands-free route. Although existing literature highlights that the acceptance of the autonomous car will increase if it drives in a human-like manner, sparse research offers the naturalistic experience from a passenger’s seat perspective to examine the human likeness of current autonomous cars. The present study tested whether the AI driver could create a human-like ride experience for passengers based on 69 participants’ feedback in a real-road scenario. We designed a ride experience-based version of the non-verbal Turing test for automated driving. Participants rode in autonomous cars (driven by either human or AI drivers) as a passenger and judged whether the driver was human or AI. The AI driver failed to pass our test because passengers detected the AI driver above chance. In contrast, when the human driver drove the car, the passengers’ judgement was around chance. We further investigated how human passengers ascribe humanness in our test. Based on Lewin’s field theory, we advanced a computational model combining signal detection theory with pre-trained language models to predict passengers’ humanness rating behaviour. We employed affective transition between pre-study baseline emotions and corresponding post-stage emotions as the signal strength of our model. Results showed that the passengers’ ascription of humanness would increase with the greater affective transition. Our study suggested an important role of affective transition in passengers’ ascription of humanness, which might become a future direction for autonomous driving.

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