Domain‐specific and domain‐general neural network engagement during human–robot interactions

积极倾听 感知 心理学 认知 集合(抽象数据类型) 功能磁共振成像 人机交互 理解力 认知心理学 离解(化学) 机器人 人工智能 计算机科学 沟通 神经科学 化学 物理化学 程序设计语言
作者
Ann Hogenhuis,Ruud Hortensius
出处
期刊:European Journal of Neuroscience [Wiley]
卷期号:56 (10): 5902-5916 被引量:6
标识
DOI:10.1111/ejn.15823
摘要

To what extent do domain-general and domain-specific neural network engagement generalize across interactions with human and artificial agents? In this exploratory study, we analysed a publicly available functional MRI (fMRI) data set (n = 22) to probe the similarities and dissimilarities in neural architecture while participants conversed with another person or a robot. Incorporating trial-by-trial dynamics of the interactions, listening and speaking, we used whole-brain, region-of-interest and functional connectivity analyses to test response profiles within and across social or non-social, domain-specific and domain-general networks, that is, the person perception, theory-of-mind, object-specific, language and multiple-demand networks. Listening to a robot compared to a human resulted in higher activation in the language network, especially in areas associated with listening comprehension, and in the person perception network. No differences in activity of the theory-of-mind network were found. Results from the functional connectivity analysis showed no difference between interactions with a human or robot in within- and between-network connectivity. Together, these results suggest that although largely similar regions are activated when speaking to a human and to a robot, activity profiles during listening point to a dissociation at a lower level or perceptual level, but not higher order cognitive level.
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