恐怖谷是一个没有人想去的地方。理论认为，在机器和人类之间，机器人会陷入一种令人毛骨悚然的状态。但机器人学家不确定这个“谷”是否真的存在。现在，加州的几位研究人员表示，他们发现了这个令人不适的区域的新证据，甚至还能绘制出它的地图。机器人学教授森政弘（Masahiro Mori）在1970年首次提出了恐怖谷理论。这个想法听起来有道理——当然有些机器人很迷人，而另一些，尤其是那些不像人类的仿生机器人，会让人感到有些反胃。（仿生机器人是设计成人的样子的机器人。）但试图确定这个“谷”的研究结果好坏参半。2015年的一篇评论文章总结道，恐怖谷的证据充其量是模糊不清的。斯坦福大学医学院的生物统计学家 Maya Mathur 和加州大学旧金山分校的生理学家 David Reichling 认为他们可以做得更好。Mathur 说，过去的一些恐怖谷研究使用了少量机器人，或者包含了不打算与人类互动的机器人。其他研究则通过数字变形机器人和人脸来寻找这种效应。为了更现实地研究这个问题，Mathur 和 Reichling 从谷歌图片中收集了真实机器人的照片。他们搜索了“机器人面部”、“互动机器人”、“人机”、“机器人”等关键词。在搜索结果中，他们寻找清晰的、为与人类互动而制造的仿生机器人的图片，这些机器人不是玩具，也不是以爱因斯坦或其他名人命名的。他们选取了符合所有标准的最初 80 张图片。然后，研究人员转向 Amazon Mechanical Turk 寻找研究对象。在线参与者对每个机器人面部进行了评价，评估其机械化或人性化的程度。这使得研究人员可以将所有机器人面部放在一个从机器到人类的谱系上。在本篇博文底部的完整照片集中，机器人按照从最机械化到最人性化的顺序排列。接下来，342 名受试者对每个面孔进行了评分，评估在日常情况下与机器人互动时，它可能有多“友好和令人愉悦（与令人毛骨悚然相比）”。研究人员使用的受试者集与评价机器人人性化的受试者集完全不同；Mathur 指出，在同一个受试者回答了这两个问题时，受试者可能会认为他们应该在这两者之间找到某种关联。当机器人面部从机械化向人性化过渡时，它们的受欢迎度评分首先有所提高。然后，随着机器人变得越来越像人类，它们的受欢迎度急剧下降，在友好度与令人毛骨悚然度的尺度上远低于中性。对于最像人类的机器人，受欢迎度再次回升。换句话说，结果的形状像一个山谷：
为了确保看起来快乐的仿生机器人没有影响结果，研究人员用“低情感”的面孔重复了分析，结果几乎相同。这不仅仅是机器人设计师的虚荣问题。如果人类对本应帮助他们的机器人感到毛骨悚然，他们可能会不愿意与机器人互动。为了了解人们对机器人的感受，Mathur 和 Reichling 进行了另一项实验。这一次，受试者在线玩了一个投注游戏。他们被告知，他们可以向一个机器人伙伴（来自图片集中的一个面孔）捐赠一定数量的虚拟货币。然后这些钱会翻三倍，机器人会“决定”返还多少给人类玩家。当研究人员查看人类愿意信任机器人伙伴的金额时，他们看到了另一个“谷”。在谱系上偏向机械化的机器人获得了更多的钱。随着机器人变得越来越像人类，受试者给它们的钱就越来越少。然后金额又反弹了；受试者将最多的钱委托给了最像人类的机器人。然而，与受欢迎度不同的是，这些结果似乎取决于机器人面部的情感。当研究人员只关注无表情的机器人时，这个“谷”消失了。最后，Mathur 和 Reichling 使用他们数字创建的两组面孔，制作了从机器到人类的谱系，并重复了所有实验。这两组面孔的受欢迎度评分都显示出一个明显的“谷”，在预期的地方出现了一个下降（女士机器人四号，我说的就是你）。
投注实验并没有显示出与更大范围面孔集相同的信任“谷”。Mathur 说：“我们的解释是，信任上的恐怖谷可能对人们对机器人的反应产生重大影响。”但她认为信任“比受欢迎度更依赖于情境”。至于人们对机器人的喜爱程度，Mathur 和 Reichling 认为他们已经绘制出了一个真正的恐怖谷。但他们仍然无法解释它为什么存在。当某些机器人如此令人厌恶时，人的大脑会发生什么？Mathur 说，其他研究表明，如果机器人面部不同特征的人性化程度不一致，机器人可能会特别令人毛骨悚然。“恐怖”这个词可能也不是这个“谷”的最佳描述。Mathur 将看着这些不受欢迎的机器人时的体验描述为“一种复杂的厌恶感和毛骨悚然感”。然而，无论原因是什么，想要人们喜欢他们产品的机器人设计师都必须瞄准“山顶”。
图片：Mather & Reichling, 2015（顶图是我修改的）
Mathur MB, & Reichling DB (2015)。在与机器人伙伴的社交世界中导航：恐怖谷的定量制图。Cognition, 146, 22-32 PMID：26402646
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