在过去的几十年中，认知和情感神经科学的研究强调，情感对于人类的智力至关重要，实际上与认知密不可分。同时，对机器人和人造药物中的模拟和建模与情绪相关的过程的兴趣越来越大。在本意见论文中，我们的目标是提供情感建模中当前景观的快照，并展示神经科学如何帮助推动当前的最新技术。我们从研究三个领域的现有文献概述：情感计算，社会机器人技术和神经机构。简要地总结了关于自然情绪的当前知识状态，然后强调了人工情感中现有的建议如何与神经科学证据充分接触。最后，我们提供了一系列原则，以帮助指导未来的人工情感和智能机器的研究。总体而言，我们认为，机器人模型中与情绪相关的过程的更强整合对于未来智能机器中类似人类行为的设计至关重要。这种整合不仅会有助于发展能够解决现实世界问题的自主社会机器的发展，而且有助于促进对人情绪的理解。

Many theories, based on neuroscientific and psychological empirical evidence and on computational concepts, have been elaborated to explain the emergence of consciousness in the central nervous system. These theories propose key fundamental mechanisms to explain consciousness, but they only partially connect such mechanisms to the possible functional and adaptive role of consciousness. Recently, some cognitive and neuroscientific models try to solve this gap by linking consciousness to various aspects of goal-directed behaviour, the pivotal cognitive process that allows mammals to flexibly act in challenging environments. Here we propose the Representation Internal-Manipulation (RIM) theory of consciousness, a theory that links the main elements of consciousness theories to components and functions of goal-directed behaviour, ascribing a central role for consciousness to the goal-directed manipulation of internal representations. This manipulation relies on four specific computational operations to perform the flexible internal adaptation of all key elements of goal-directed computation, from the representations of objects to those of goals, actions, and plans. Finally, we propose the concept of `manipulation agency' relating the sense of agency to the internal manipulation of representations. This allows us to propose that the subjective experience of consciousness is associated to the human capacity to generate and control a simulated internal reality that is vividly perceived and felt through the same perceptual and emotional mechanisms used to tackle the external world.

在流行媒体中，人造代理商的意识出现与同时实现人类或超人水平智力的那些相同的代理之间通常存在联系。在这项工作中，我们探讨了意识和智力之间这种看似直观的联系的有效性和潜在应用。我们通过研究与三种当代意识功能理论相关的认知能力：全球工作空间理论（GWT），信息生成理论（IGT）和注意力模式理论（AST）。我们发现，这三种理论都将有意识的功能专门与人类领域将军智力的某些方面联系起来。有了这个见解，我们转向人工智能领域（AI），发现尽管远未证明一般智能，但许多最先进的深度学习方法已经开始纳入三个功能的关键方面理论。确定了这一趋势后，我们以人类心理时间旅行的激励例子来提出方式，其中三种理论中每种理论的见解都可以合并为一个单一的统一和可实施的模型。鉴于三种功能理论中的每一种都可以通过认知能力来实现这一可能，因此，具有精神时间旅行的人造代理不仅具有比当前方法更大的一般智力，而且还与我们当前对意识功能作用的理解更加一致在人类中，这使其成为AI研究的有希望的近期目标。

即将开发我们呼叫所体现的系统的新一代越来越自主和自学习系统。在将这些系统部署到真实上下文中，我们面临各种工程挑战，因为它以有益的方式协调所体现的系统的行为至关重要，确保他们与我们以人为本的社会价值观的兼容性，并且设计可验证安全可靠的人类-Machine互动。我们正在争辩说，引发系统工程将来自嵌入到体现系统的温室，并确保动态联合的可信度，这种情况意识到的情境意识，意图，探索，探险，不断发展，主要是不可预测的，越来越自主的体现系统在不确定，复杂和不可预测的现实世界环境中。我们还识别了许多迫切性的系统挑战，包括可信赖的体现系统，包括强大而人为的AI，认知架构，不确定性量化，值得信赖的自融化以及持续的分析和保证。

虽然AI有利于人类，但如果没有适当发展，它也可能会损害人类。 HCI工作的重点是从与非AI计算系统的传统人类交互转换，以与AI系统交互。我们在HCI视角下开展了高级文献综述，对当前工作的整体分析。我们的审核和分析突出了AI技术引入的新变更以及HCI专业人员在AI系统开发中应用人以人为本的AI（HCAI）方法时，新挑战的新挑战。我们还确定了与AI系统人类互动的七个主要问题，其中HCI专业人员在开发非AI计算系统时没有遇到。为了进一步实现HCAI方法的实施，我们确定了与特定的HCAI驱动的设计目标相关的新的HCI机会，以指导HCI专业人员解决这些新问题。最后，我们对当前HCI方法的评估显示了这些方法支持开发AI系统的局限性。我们提出了可以帮助克服这些局限性的替代方法，并有效帮助HCI专业人员将HCAI方法应用于AI系统的发展。我们还为HCI专业人员提供战略建议，以有效影响利用HCAI方法的AI系统的发展，最终发展HCAI系统。

机器人系统的长期自主权隐含地需要可靠的平台，这些平台能够自然处理硬件和软件故障，行为问题或缺乏知识。基于模型的可靠平台还需要在系统开发过程中应用严格的方法，包括使用正确的构造技术来实现机器人行为。随着机器人的自治水平的提高，提供系统可靠性的提供成本也会增加。我们认为，自主机器人的可靠性可靠性可以从几种认知功能，知识处理，推理和元评估的正式模型中受益。在这里，我们为自动机器人代理的认知体系结构的生成模型提出了案例，该模型订阅了基于模型的工程和可靠性，自主计算和知识支持机器人技术的原则。

最近围绕语言处理模型的复杂性的最新炒作使人们对机器获得了类似人类自然语言的指挥的乐观情绪。人工智能中自然语言理解的领域声称在这一领域取得了长足的进步，但是，在这方面和其他学科中使用“理解”的概念性清晰，使我们很难辨别我们实际上有多近的距离。目前的方法和剩余挑战的全面，跨学科的概述尚待进行。除了语言知识之外，这还需要考虑我们特定于物种的能力，以对，记忆，标签和传达我们（足够相似的）体现和位置经验。此外，测量实际约束需要严格分析当前模型的技术能力，以及对理论可能性和局限性的更深入的哲学反思。在本文中，我将所有这些观点（哲学，认知语言和技术）团结在一起，以揭开达到真实（人类般的）语言理解所涉及的挑战。通过解开当前方法固有的理论假设，我希望说明我们距离实现这一目标的实际程度，如果确实是目标。

在本文中，我们在人工代理中介绍了活跃的自我的计算建模叙述。特别是，我们专注于代理人如何配备控制意识以及它在自主位于行动中的方式以及反过来，影响行动控制。我们认为这需要铺设一个体现的认知模型，将自下而上的过程（传感器学习和对控制的细粒度适应）与自上而下的过程（战略选择和决策的认知过程）。我们基于预测处理和自由能量最小化的原理提出了这种概念计算架构。使用此常规模型，我们描述了控制层次结构的级别的控制感以及如何支持在不可预测的环境中的动作控制。我们在模型的实施以及模拟任务场景中的第一评估，其中自主代理必须应对不可预测的情况并经历相应的控制感。我们探讨了不同的型号参数设置，导致不同方式结合低电平和高级动作控制。结果表明，在低/高级动作控制需求的情况下适当加权信息的重要性，并且他们证明了控制的感觉如何促进这一点。

最近的自主代理和机器人的应用，如自动驾驶汽车，情景的培训师，勘探机器人和服务机器人带来了关注与当前生成人工智能（AI）系统相关的至关重要的信任相关挑战。尽管取得了巨大的成功，基于连接主义深度学习神经网络方法的神经网络方法缺乏解释他们对他人的决策和行动的能力。没有符号解释能力，它们是黑色盒子，这使得他们的决定或行动不透明，这使得难以信任它们在安全关键的应用中。最近对AI系统解释性的立场目睹了可解释的人工智能（XAI）的几种方法;然而，大多数研究都专注于应用于计算科学中的数据驱动的XAI系统。解决越来越普遍的目标驱动器和机器人的研究仍然缺失。本文评论了可解释的目标驱动智能代理和机器人的方法，重点是解释和沟通代理人感知功能的技术（示例，感官和愿景）和认知推理（例如，信仰，欲望，意图，计划和目标）循环中的人类。审查强调了强调透明度，可辨与和持续学习以获得解释性的关键策略。最后，本文提出了解释性的要求，并提出了用于实现有效目标驱动可解释的代理和机器人的路线图。

Sensory and emotional experiences such as pain and empathy are essential for mental and physical health. Cognitive neuroscience has been working on revealing mechanisms underlying pain and empathy. Furthermore, as trending research areas, computational pain recognition and empathic artificial intelligence (AI) show progress and promise for healthcare or human-computer interaction. Although AI research has recently made it increasingly possible to create artificial systems with affective processing, most cognitive neuroscience and AI research do not jointly address the issues of empathy in AI and cognitive neuroscience. The main aim of this paper is to introduce key advances, cognitive challenges and technical barriers in computational pain recognition and the implementation of artificial empathy. Our discussion covers the following topics: How can AI recognize pain from unimodal and multimodal information? Is it crucial for AI to be empathic? What are the benefits and challenges of empathic AI? Despite some consensus on the importance of AI, including empathic recognition and responses, we also highlight future challenges for artificial empathy and possible paths from interdisciplinary perspectives. Furthermore, we discuss challenges for responsible evaluation of cognitive methods and computational techniques and show approaches to future work to contribute to affective assistants capable of empathy.

Artificial life is a research field studying what processes and properties define life, based on a multidisciplinary approach spanning the physical, natural and computational sciences. Artificial life aims to foster a comprehensive study of life beyond "life as we know it" and towards "life as it could be", with theoretical, synthetic and empirical models of the fundamental properties of living systems. While still a relatively young field, artificial life has flourished as an environment for researchers with different backgrounds, welcoming ideas and contributions from a wide range of subjects. Hybrid Life is an attempt to bring attention to some of the most recent developments within the artificial life community, rooted in more traditional artificial life studies but looking at new challenges emerging from interactions with other fields. In particular, Hybrid Life focuses on three complementary themes: 1) theories of systems and agents, 2) hybrid augmentation, with augmented architectures combining living and artificial systems, and 3) hybrid interactions among artificial and biological systems. After discussing some of the major sources of inspiration for these themes, we will focus on an overview of the works that appeared in Hybrid Life special sessions, hosted by the annual Artificial Life Conference between 2018 and 2022.

我们正在履行社会心理学和社会神经科学以及动态框架的经验结果可能是对更智能人工代理的发展的启发。我们特别争辩说，复杂的人类认知体系结构归功于其与其从事社会和文化学习的能力的大部分表现力。在第一部分，我们的目标是展示社会学习在智力的发展中发挥着关键作用。我们通过讨论社会和文化学习理论，并调查各种动物在别人学习的能力;我们还探讨了社会神经科学的调查结果，在社交互动和学习期间检查人类大脑。然后，我们讨论了三种拟议的研究线，该研究落在了社会神经之上，并且可以在复杂的环境中发展社会智能体现的特工。首先，认知建筑的神经科学理论，如全球工作空间理论和注意力模式理论，可以提高生物合理性，帮助我们了解我们如何弥合智力的个人和社会理论。其次，智能地发生在时间上，而不是随着时间的推移，这是通过动态提供的强大框架自然融入的。第三，已经证明了社会实施例，以提供虚拟代理与人类之间的社交互动，具有更复杂的一系列交流信号。为了得出结论，我们在多层机器人系统领域提供了一种新的视角，探讨了如何通过遵循上述三个轴来推进。

In this chapter, we review and discuss the transformation of AI technology in HCI/UX work and assess how AI technology will change how we do the work. We first discuss how AI can be used to enhance the result of user research and design evaluation. We then discuss how AI technology can be used to enhance HCI/UX design. Finally, we discuss how AI-enabled capabilities can improve UX when users interact with computing systems, applications, and services.

建立一种人类综合人工认知系统，即人工综合情报（AGI），是人工智能（AI）领域的圣杯。此外，实现人工系统实现认知发展的计算模型将是脑和认知科学的优秀参考。本文介绍了一种通过集成元素认知模块来开发认知架构的方法，以实现整个模块的训练。这种方法是基于两个想法：（1）脑激发AI，学习人类脑建筑以构建人类级智能，（2）概率的生成模型（PGM）基础的认知系统，为发展机器人开发认知系统通过整合PGM。发展框架称为全大脑PGM（WB-PGM），其根本地不同于现有的认知架构，因为它可以通过基于感官电机信息的系统不断学习。在这项研究中，我们描述了WB-PGM的基本原理，基于PGM的元素认知模块的当前状态，与人类大脑的关系，对认知模块的整合的方法，以及未来的挑战。我们的研究结果可以作为大脑研究的参考。随着PGMS描述变量之间的明确信息关系，本说明书提供了从计算科学到脑科学的可解释指导。通过提供此类信息，神经科学的研究人员可以向AI和机器人提供的研究人员提供反馈，以及目前模型缺乏对大脑的影响。此外，它可以促进神经认知科学的研究人员以及AI和机器人的合作。

This article presents a survey of literature in the area of Human-Robot Interaction (HRI), specifically on systems containing more than two agents (i.e., having multiple humans and/or multiple robots). We identify three core aspects of ``Multi-agent" HRI systems that are useful for understanding how these systems differ from dyadic systems and from one another. These are the Team structure, Interaction style among agents, and the system's Computational characteristics. Under these core aspects, we present five attributes of HRI systems, namely Team size, Team composition, Interaction model, Communication modalities, and Robot control. These attributes are used to characterize and distinguish one system from another. We populate resulting categories with examples from recent literature along with a brief discussion of their applications and analyze how these attributes differ from the case of dyadic human-robot systems. We summarize key observations from the current literature, and identify challenges and promising areas for future research in this domain. In order to realize the vision of robots being part of the society and interacting seamlessly with humans, there is a need to expand research on multi-human -- multi-robot systems. Not only do these systems require coordination among several agents, they also involve multi-agent and indirect interactions which are absent from dyadic HRI systems. Adding multiple agents in HRI systems requires advanced interaction schemes, behavior understanding and control methods to allow natural interactions among humans and robots. In addition, research on human behavioral understanding in mixed human-robot teams also requires more attention. This will help formulate and implement effective robot control policies in HRI systems with large numbers of heterogeneous robots and humans; a team composition reflecting many real-world scenarios.

2021年8月，圣达菲研究所举办了一个关于集体智力的研讨会，是智力项目基础的一部分。该项目旨在通过促进智能性质的跨学科研究来推进人工智能领域。该研讨会汇集了计算机科学家，生物学家，哲学家，社会科学家和其他人，以分享他们对多种代理人之间的互动产生的洞察力的见解 - 是否这些代理商是机器，动物或人类。在本报告中，我们总结了每个会谈和随后的讨论。我们还借出了许多关键主题，并确定未来研究的重要前沿。

Recent progress in artificial intelligence (AI) has renewed interest in building systems that learn and think like people. Many advances have come from using deep neural networks trained end-to-end in tasks such as object recognition, video games, and board games, achieving performance that equals or even beats humans in some respects. Despite their biological inspiration and performance achievements, these systems differ from human intelligence in crucial ways. We review progress in cognitive science suggesting that truly human-like learning and thinking machines will have to reach beyond current engineering trends in both what they learn, and how they learn it. Specifically, we argue that these machines should (a) build causal models of the world that support explanation and understanding, rather than merely solving pattern recognition problems; (b) ground learning in intuitive theories of physics and psychology, to support and enrich the knowledge that is learned; and (c) harness compositionality and learning-to-learn to rapidly acquire and generalize knowledge to new tasks and situations. We suggest concrete challenges and promising routes towards these goals that can combine the strengths of recent neural network advances with more structured cognitive models.

The concept of intelligent system has emerged in information technology as a type of system derived from successful applications of artificial intelligence. The goal of this paper is to give a general description of an intelligent system, which integrates previous approaches and takes into account recent advances in artificial intelligence. The paper describes an intelligent system in a generic way, identifying its main properties and functional components. The presented description follows a pragmatic approach to be used in an engineering context as a general framework to analyze and build intelligent systems. Its generality and its use is illustrated with real-world system examples and related with artificial intelligence methods.

当代机器人主义者的主要目标之一是使智能移动机器人能够在共享的人类机器人环境中平稳运行。为此目标服务的最基本必要的功能之一是在这种“社会”背景下有效的导航。结果，最近的一般社会导航的研究激增，尤其是如何处理社会导航代理之间的冲突。这些贡献介绍了各种模型，算法和评估指标，但是由于该研究领域本质上是跨学科的，因此许多相关论文是不可比较的，并且没有共同的标准词汇。这项调查的主要目标是通过引入这种通用语言，使用它来调查现有工作并突出开放问题来弥合这一差距。它首先定义社会导航的冲突，并提供其组成部分的详细分类学。然后，这项调查将现有工作映射到了本分类法中，同时使用其框架讨论论文。最后，本文提出了一些未来的研究方向和开放问题，这些方向目前正在社会导航的边界，以帮助集中于正在进行的和未来的研究。

事实证明，在学习环境中，社会智能代理（SIA）的部署在不同的应用领域具有多个优势。社会代理创作工具使场景设计师能够创造出对SIAS行为的高度控制的量身定制体验，但是，另一方面，这是有代价的，因为该方案及其创作的复杂性可能变得霸道。在本文中，我们介绍了可解释的社会代理创作工具的概念，目的是分析社会代理的创作工具是否可以理解和解释。为此，我们检查了创作工具Fatima-Toolkit是否可以理解，并且从作者的角度来看，其创作步骤可以解释。我们进行了两项用户研究，以定量评估Fatima-Toolkit的解释性，可理解性和透明度，从场景设计师的角度来看。关键发现之一是，法蒂玛 - 库尔基特（Fatima-Toolkit）的概念模型通常是可以理解的，但是基于情感的概念并不那么容易理解和使用。尽管关于Fatima-Toolkit的解释性有一些积极的方面，但仍需要取得进展，以实现完全可以解释的社会代理商创作工具。我们提供一组关键概念和可能的解决方案，可以指导开发人员构建此类工具。