【资料】用多模态生理和行为测量来估计人的状态和决定，以改善人与自主性团队的协作关系

今天给大家推荐美国陆军作战能力发展司令部陆军研究实验室的文章《用多模态生理和行为测量来估计人的状态和决定，以改善人与自主性团队的协作关系》

为了实现有效的人类-自主性团队合作，管理人类和自主性代理之间的互动是至关重要的。这将导致优化性能，确保弹性和稳定的团队成员状态，并支持适当地建立、校准和维持信任的能力。为了实现这一目标，预测人类队友的决定，以及驱动这些决定的基本心理状态是至关重要的。通过预测这些决定，我们将能够设计新的干预策略和技术，如显示设计、代理反馈或适应性行为，以改善团队合作，减轻可能的负面互动，如性能下降和误判的信任。在这份报告中，我们强调了估计影响这些决定的心理状态的重要性，并总结了它们与生理和行为测量的已知关系，这些测量可以通过无创或可穿戴技术实时捕获。这为对利用多种生理和行为信号来推断精神或心理状态（压力、疲劳、工作量、信任等）的模型采用先验约束提供了基础，以改善在军事相关环境中与自主代理人互动时对人类决策的预测。

本报告的目的是提供一个资源，描述和总结人类生理和行为的可观察措施与不可观察的心理状态之间的关系，以支持由这些关系告知的多模态推理。通过采取这种方法，我们认为有可能对这些不可观察的状态产生相互知情的估计，并改善对人类和自主对应物之间互动的预测。这将使我们有能力更准确地预测联合决策，这对于识别和启动适当的基于状态的干预措施以实现有效和适当的人类-自主团队合作是必要的。这直接支持了美国陆军作战能力发展司令部陆军研究实验室的人机协作基本研究计划和下一代战车任务的优先安排，支持了预测与决策有关的人类状态和行为的新技术。

在此背景下，正在探索各种方法，包括机器学习和经典的过滤和估计技术，作为估计和预测人类心理状态的一种手段，可以为有效的人类自主团队互动和性能提供信息。这种观点的动机是，在人类自主团队中，人类可以，而且往往应该被视为一个传感器，可以为联合决策过程提供关键信息，或者作为一个元素，其时间变化的状态应该被考虑，以优化团队绩效和弹性。了解人类状态的波动是很重要的，因为它们提供了对驱动他们与队友互动的过程的持续洞察力。

这也建立在以前的研究基础上，利用可穿戴传感器技术来推断潜在的人类状态，如压力、疲劳、工作量、信任和其他，这可以直接影响人类团队成员在与自主技术互动时如何做决定。在这里，我们研究了当多种传感器模式可用时，采用这些关系的先验知识如何能制约模型，并被用来根据经验对生理和行为数据进行最佳的、可解释的、可信的预测。这使我们能够使用多种人类衍生的信号来更好地模拟它们与一组共同的心理状态的关系，而不是旨在孤立地从单一模式中估计这些状态的方法。利用来自多个可观察传感器源的信息的能力使我们能够更稳健地推断出不可观察的潜在状态，这些状态受到领域知识的影响和制约。

这种方法可以提供更可靠和可解释的状态估计，影响到与自主队友的结果互动，我们的目标是改善这种互动。因此，本报告收集并综合了各种以人为中心的传感器模式和影响团队合作的心理状态之间的信息关系。重点是为一组可穿戴的无创传感机制描述这些关系，以支持陆军的目标，即用可实地操作的方法进行实时士兵状态估计，以动态地管理人类自主团队的互动。

【目录】

图表列表 

表的清单 

摘要 

1. 简介 

1.1 使用生理信号来管理人与自主性团队的互动 

1.2 评估人的状态 

1.3 状态建模、估计和预测 

2. 用于人类状态评估的措施 

2.1 主观措施 

2.2 性能测量 

2.3 生理学措施 

3. 利用心理生理学和行为的多模态测量，整体大于部分之和 

3.1 脑电图 

3.2 心电图 

3.3 皮肤电活动 

3.4 眼部追踪 

3.5 面部表情 

4. 重要的心理状态 

4.1 压力 

4.1.1 压力测量 

4.1.2 压力的可观察的相关因素 

4.2 工作负荷 

4.2.1 工作量测量 

4.2.2 工作负荷的可观察的相关因素 

4.3 疲劳 

4.3.1 疲劳测量 

4.3.2 疲劳的可观察的相关因素 

4.4 警觉性 

4.4.1 警觉性测量 

4.4.2 警惕性的可观察相关因素 

4.5 信任 

4.5.1 信任测量 

4.5.2 信任的可观察相关因素 

5. 结论和局限性 

6. 参考文献 

附录A. 人类感应的文件和软件 

附录B. 心理生理学关系总结 

符号、缩略语和首字母缩略词清单 

分布列表

完整原文及机器翻译已上传知识星球

长按识别下面的二维码可加入星球

里面已有6000多篇资料可供下载

越早加入越便宜

续费五折优惠

原文始发于微信公众号（丁爸 情报分析师的工具箱）：【资料】用多模态生理和行为测量来估计人的状态和决定，以改善人与自主性团队的协作关系