[論文レビュー] Past, Present, and Future: A Survey of The Evolution of Affective Robotics For Well-being

Micol Spitale, Minja Axelsson+6 more|arXiv (Cornell University)|Jul 3, 2024

Social Robot Interaction and HRI被引用数 4

ひとこと要約

本レビューでは、過去10年間にわたり、ウェルビーイング分野における感情的ロボティクスの進化をレビューし、技術的・デザイン的・倫理的側面をウェルビーイング分野全体で分析している。主な研究ギャップを特定し、マルチモーダル感情AI、共同設計プロセス、倫理的フレームワークの分野における今後の方向性を提起することで、精神的健康およびウェルビーイング支援の分野における人間-ロボットインタラクションの発展を促進する。

ABSTRACT

Recent research in affective robots has recognized their potential in supporting human well-being. Due to rapidly developing affective and artificial intelligence technologies, this field of research has undergone explosive expansion and advancement in recent years. In order to develop a deeper understanding of recent advancements, we present a systematic review of the past 10 years of research in affective robotics for wellbeing. In this review, we identify the domains of well-being that have been studied, the methods used to investigate affective robots for well-being, and how these have evolved over time. We also examine the evolution of the multifaceted research topic from three lenses: technical, design, and ethical. Finally, we discuss future opportunities for research based on the gaps we have identified in our review -- proposing pathways to take affective robotics from the past and present to the future. The results of our review are of interest to human-robot interaction and affective computing researchers, as well as clinicians and well-being professionals who may wish to examine and incorporate affective robotics in their practices.

研究の動機と目的

• 過去10年間におけるウェルビーイング分野における感情的ロボティクス研究の進化をマッピングすること。
• 統合的疾患、うつ病、ADHD、知的障害など、未だ十分に検討が進んでいないウェルビーイング分野を同定すること。
• 感情的ロボティクス研究におけるメソドロジカルな変化を分析すること、特にマルチモーダルデータ統合および大規模言語モデルの統合を含む。
• 臨床的および実世界応用における感情的ロボティクスにおける技術的・デザイン的・倫理的課題を分析すること。
• 共同設計、倫理的AI、再現可能で透明性の高い研究実践の分野における今後の研究方向性を提起すること。

提案手法

• 2014年から2024年までの感情的ロボティクスにおけるウェルビーイング分野の査読付き研究について、系統的文献レビューを実施した。
• 研究をウェルビーイング分野、研究手法、技術的アプローチ（例：感情認識、生成、マルチモーダルセンシング）ごとに分類した。
• 技術的（モデリング、AI統合）、デザイン的（共同設計、ユーザー中心開発）、倫理的（承認取得、公平性、透明性）の3つの視点から研究を分析した。
• 感情的ロボティクスシステムにおける大規模言語モデル（LLMs）およびマルチモーダルデータの使用を評価した。
• 特に臨床医および患者を含むステークホルダーの関与状況を評価し、ウェブベースの参加型デザインモデルを提案した。
• 社会的ロボティクス、感情計算、医療分野におけるAIの分野から得られる倫理的ガイドラインおよびフレームワークをレビューし、ベストプラクティスの策定に活用した。

Figure 1: PRIMA Schema for our systematic review.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 感情的ロボティクス分野で最も頻繁に研究されたウェルビーイング分野は何か？ 一方で、未だ十分に検討が進んでいない分野は何か？
• RQ2 過去10年間で、ウェルビーイング分野における感情的ロボティクス研究のメソドロジーはどのように進化したか？ 特にデータモダリティおよびAI統合の観点から。
• RQ3 ウェルビーイング分野における感情的ロボット開発における主な技術的・デザイン的・倫理的課題は何か？ それらはどのように対処されているか？
• RQ4 臨床医および患者は、ウェルビーイング分野における感情的ロボティクスシステムの共同設計において、どの程度関与しているか？
• RQ5 現在、どの程度の倫理的・メソドロジカル基準が採用されており、この分野における責任ある研究を実現するためにはどのような改善が必要か？

主な発見

• 感情的ロボティクス研究の大多数はアルツハイマー病に焦点を当てており、うつ病、統合的疾患、ADHD、知的障害などの分野は限定的な研究にとどまっている。
• 顔の表情、声、生理的信号などのマルチモーダル感情データの統合が増加傾向にあり、特に大規模言語モデルの登場に伴い顕著である。
• 臨床医、患者、医療専門職を含む共同設計は未だ十分に検討されていないが、短時間のウェブベース参加型デザインセッションがステークホルダー参加の促進に有望である。
• 倫理的承認は増加傾向にあり、しかし感情的ロボティクスのウェルビーイング応用分野における包括的で標準化された倫理ガイドラインは依然として不足している。
• 倫理的配慮はしばしば個別的側面（例：尊厳）に限定されており、バイアス、公平性、長期的社会的影響といった社会的・制度的影響への十分な注意が払われていない。
• 再現可能性、オープンサイエンス、事前登録は、ウェルビーイング指向のロボット研究におけるメソドロジカルな厳密性と倫理的整合性を確保する上で重要であるが、それらは依然として活用が不十分である。

Figure 2: Proportion of computational model approaches per year. ”AI” stands for the application of AI models like machine learning, deep learning, and reinforcement learning, ”ALGORITH” stands for algorithmic based operation system, ”COGNITIV” stands for computational models aimed at following cogn