[论文解读] Trust and Cognitive Load During Human-Robot Interaction

Muneeb Ahmad, Jasmin Bernotat+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 11, 2019

Social Robot Interaction and HRI参考文献 34被引用 21

一句话总结

本研究通过一款协作性‘配对匹配’游戏，探究了在人机交互中认知负荷、信任与拟人化之间的相互作用，实验对象为非人形的Husky机器人和人形的Pepper机器人。结果显示，认知负荷与信任之间存在负相关关系，且在机器人类型与错误率的共同作用下，信任偏好发生转变——在高错误率下更信任Pepper，而在低错误率下更信任Husky。

ABSTRACT

This paper presents an exploratory study to understand the relationship between a humans' cognitive load, trust, and anthropomorphism during human-robot interaction. To understand the relationship, we created a \say{Matching the Pair} game that participants could play collaboratively with one of two robot types, Husky or Pepper. The goal was to understand if humans would trust the robot as a teammate while being in the game-playing situation that demanded a high level of cognitive load. Using a humanoid vs. a technical robot, we also investigated the impact of physical anthropomorphism and we furthermore tested the impact of robot error rate on subsequent judgments and behavior. Our results showed that there was an inversely proportional relationship between trust and cognitive load, suggesting that as the amount of cognitive load increased in the participants, their ratings of trust decreased. We also found a triple interaction impact between robot-type, error-rate and participant's ratings of trust. We found that participants perceived Pepper to be more trustworthy in comparison with the Husky robot after playing the game with both robots under high error-rate condition. On the contrary, Husky was perceived as more trustworthy than Pepper when it was depicted as featuring a low error-rate. Our results are interesting and call further investigation of the impact of physical anthropomorphism in combination with variable error-rates of the robot.

研究动机与目标

• 在高认知负荷任务条件下，探究认知负荷与人机交互（HRI）中信任之间的关系。
• 考察通过人形（Pepper）与非人形（Husky）机器人设计所体现的拟人化，如何影响协作情境下的信任感知。
• 评估机器人错误率对协作任务情境中信任评分与行为反应的影响。
• 探索协作游戏是否能够增强信任并降低人机交互中的认知负荷感知。
• 识别机器人类型与可靠性在不同认知需求下对信任动态的调节作用。

提出的方法

• 设计了一款‘配对匹配’游戏，要求记忆与协调，模拟高认知负荷的协作任务。
• 采用两种不同类型的机器人：Husky（非人形，技术型机器人）与Pepper（人形，社交表达性强的机器人），以操控拟人化程度。
• 通过要求参与者记忆卡片位置并协同选择，诱导认知负荷。
• 利用在线峰值检测系统通过瞳孔扩张测量认知负荷，并在受控光照条件下完成验证。
• 通过标准化问卷收集交互前后的信任评分，评估信任感知的变化。
• 系统性地改变机器人错误率（低 vs. 高），以评估其对信任与感知可靠性的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 在协作任务中，认知负荷如何影响人机交互中的信任？
• RQ2 通过人形与非人形机器人设计体现的拟人化，是否会影响参与者在协作环境中的信任？
• RQ3 机器人错误率如何调节人机团队中的信任感知？
• RQ4 在与机器人进行协作游戏后，信任评分是否存在显著变化？
• RQ5 在人机交互中，机器人类型、错误率与信任感知之间是否存在交互效应？

主要发现

• 认知负荷与信任之间存在显著负相关关系，即认知负荷越高，信任评分越低。
• 当机器人错误率较低时，参与者更信任Husky机器人，表明在可靠非人形机器人面前，认知信任更高。
• 当机器人错误率较高时，参与者更信任Pepper机器人，表明拟人化机器人可能在故障情境下被视为更具包容性或更强韧。
• 发现机器人类型、错误率与信任评分之间存在三重交互效应，表明信任并非仅由拟人化或可靠性单独决定。
• 人机交互后信任评分有所上升，表明互动本身可能增强信任，尽管该效应在不同机器人类型间无显著差异。
• 观察到个体互动风格的差异，部分参与者高度依赖机器人，部分将其作为顾问使用，另一些则完全忽略，凸显个性化人机交互设计的必要性。