EmoACT: a Framework to Embed Emotions into Artificial Agents Based on Affect Control Theory

要約

ロボットと人工剤が日常生活にますます統合されるようになるにつれて、人間と対話する能力を向上させることが不可欠です。
人間の相互作用に重要な役割を果たす感情は、人工剤で具体化された場合、人間とロボットの相互作用（HRI）の自然性と透明性を改善できます。
この研究の目的は、合成感情の生成のために、相互作用に深く根ざした感情の心理モデルである感情制御理論（ACT）を採用することを目的としています。
ACTに触発されたプラットフォームに依存しないフレームワークが開発され、人間の認識への影響を評価するためにヒューマノイドロボットに実装されました。
結果は、感情的な表示の頻度が、ユーザーがロボットをどのように認識するかに影響を与えることを示しています。
さらに、適切な感情表現は、ロボットの感情的および認知的機関を知覚することを強化するようです。
調査結果は、合成感情をロボットに埋め込むために行為を採用できることを示唆しており、その結果、ロボットは単なる機械よりもソーシャルエージェントとして認識される効果的な人間とロボットの相互作用をもたらします。

要約(オリジナル)

As robots and artificial agents become increasingly integrated into daily life, enhancing their ability to interact with humans is essential. Emotions, which play a crucial role in human interactions, can improve the naturalness and transparency of human-robot interactions (HRI) when embodied in artificial agents. This study aims to employ Affect Control Theory (ACT), a psychological model of emotions deeply rooted in interaction, for the generation of synthetic emotions. A platform-agnostic framework inspired by ACT was developed and implemented in a humanoid robot to assess its impact on human perception. Results show that the frequency of emotional displays impacts how users perceive the robot. Moreover, appropriate emotional expressions seem to enhance the robot’s perceived emotional and cognitive agency. The findings suggest that ACT can be successfully employed to embed synthetic emotions into robots, resulting in effective human-robot interactions, where the robot is perceived more as a social agent than merely a machine.

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