机器人作为社交伙伴被整合到生物系统中，在从机制上理解社会行为方面提供了有希望的进步。这些生物混合（biohybrid，将生物组织或细胞与机器人技术相结合）系统具有可控性，有助于阐明传统技术无法实现的潜在生物智能。
然而，最先进的交互机器人仍然难以在生物系统中传递多层次、异构的信息，这使得有效地介导复杂的交互过程具有挑战性。
近日，北京理工大学机电学院石青教授在 Nature 子刊 Nature Machine Intelligence 上发表了题为：Modulating emotional states of rats through a rat-like robot with learned interaction patterns 的研究论文。
该研究开发了一种自主的、学习交互模式的大鼠样机器人（rat-like robot），能够与自由行为的大鼠互动，并调节大鼠的情绪状态。
在这项新研究中，研究团队开发了一种自主的、交互式的大鼠样机器人（rat-like robot），它可以通过学习大鼠的解剖结构、动态动作和社交互动来与自由行为的大鼠互动。
基于动物示范的模仿学习使该机器人具有微妙的社交行为模板，使它能够吸引大鼠的注意力，并显著引起它们的兴趣。该机器人还集成了视觉感知、目标跟踪和行为决策，以大大提高交互效率。
该研究显示，该机器人可以与大鼠互动长达半小时。此外，机器人在与大鼠的社交互动过程中，可以通过不同的互动模式调节大鼠的情绪状态。
这些结果证明，该研究所开发的交互式机器人具有长期和重复的交互能力，克服了生物系统内自然社交互动的局限性。
研究团队表示，这种能够调节生物体内部状态的生物混合系统可能会打开理解人类和人工智能之间的“社交”互动的大门。
Nature Machine Intelligence 期刊同期发表了题为：Memetic robots 的新闻与观点文章，文章指出，社交学习是自然界中一种强大的适应策略。该研究开发的一个互动的大鼠样机器人与一只自由行为的大鼠进行模仿学习，为研究社交行为开辟了一条途径。
论文链接：
https://www.nature.com/articles/s42256-024-00939-y
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