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黑猩猩见机器人打哈欠惊人反应:跨物种感染性哈欠探秘

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Chimpanzees yawn when observing an Android yawn

研究发现,黑猩猩在观察拟人机器人打哈欠时也会产生感染性哈欠反应,这一发现揭示了感染性哈欠的深层社会机制,并对理解生物与非生物代理之间的社交互动提供了重要视角。本文深入探讨了黑猩猩对安卓机器人打哈欠的反应现象,分析其背后的心理学与神经机制,及其在进化和社会行为研究中的意义。

感染性哈欠作为一种普遍存在于多种灵长类动物乃至其他动物种群中的现象,长期以来被认为与情感共鸣、社交联结及群体同步等复杂社会机制紧密相关。近年来,科学家们开始关注非生物代理能否引发类似的感染性哈欠反应,以此探讨感染性哈欠对社会认知与情绪传递机制的影响边界。最新发表在《Scientific Reports》上的一项研究令人惊讶地表明,当黑猩猩观察一个逼真的拟人机器人(安卓)打哈欠时,它们也会产生打哈欠行为。这一突破性发现不仅拓展了我们对感染性哈欠的认知范畴,也为机器人与动物的跨物种互动开辟了新的研究方向。研究由伦敦圣乔治大学及西班牙Fundació Mona 繁育中心共同完成,在该研究中,十四只成年黑猩猩被安排单独暴露于一个能够模拟人类脸部表情动作的机器人面前。安卓机器人具有高度仿真的生物特征与细腻动态控制,能够执行类似打哈欠、大张嘴及闭嘴三种面部动作。

结果显示,黑猩猩在观察机器人完整打哈欠动作时,表现出明显的感染性哈欠,即其打哈欠频率远高于观察机器人张嘴或保持闭嘴时所表现的行为。值得注意的是,黑猩猩还在打哈欠情境下表现出更多的休息相关行为,例如躺下和整理寝具,进一步暗示感染性哈欠不仅是简单的动作模仿,更可能涉及对环境状态的推断与社交线索的解读。此次研究对感染性哈欠的机制提供了非常重要的启示。传统意义上,感染性哈欠被认为是诸如运动共鸣、情绪同感或简单的无意识模仿等神经机制的产物,尤其在人际及同种间的互动中更为明显。然而,该研究指出,感染性哈欠同样可能因非生物但形似人类的刺激所诱发。这表明,感染性哈欠的触发条件远不止于基于生物学的社会联结,它可能更多基于动作的视觉刺激及其所带来的关联性提示。

感染性哈欠的生理功能至今仍有多种假说,包括调节脑部温度、帮助从警觉到休息的状态转换以及促进群体行为同步。在此次研究中,黑猩猩对安卓机器人打哈欠的反应不仅表现为口腔动作的复制,还伴随着更长时间的卧倒行为,反映出这种模拟动作携带了“休息信号”的社交含义。与此同时,研究也强调了社会熟悉度并非感染性哈欠的绝对先决条件。虽然过去多项研究指出感染性哈欠更容易发生于亲密关系或同种个体间,但此次跨物种、跨生物与非生物代理的感染现象提示,感染性哈欠背后可能存在更为基础且普适的神经感知机制。该发现对人工智能领域的启发尤为显著。随着拟人机器人及社交机器人日益融入人类生活,对其如何影响和模拟动物乃至人类的社交行为的理解变得至关重要。

黑猩猩作为人类最近的亲缘物种,其对安卓机器人的感染性哈欠反应为机器人设计者提供了新的思路,即设计带有人类动作特征的机器人动作时,可能会激发类似人类或灵长类动物的社交联结与情感反馈。未来研究可以进一步探究机器人表情、动作的复杂度、 面部细节及运动流畅性等因素对感染性哈欠及更多情绪传递行为的影响。此外,还可以考察其它非生物动作是否具备感染性行为激发能力,如机器人模仿笑容、焦虑等情绪表现是否也能引发生物体的情绪共鸣。研究的伦理层面同样值得关注。此实验是在符合国际动物行为学会伦理准则下进行的,确保黑猩猩不会因实验而产生压力或不适。与此同时,观察黑猩猩在接受机器人刺激时的反应,有助于设计更友好的动物福利改善装置,如通过机器人模拟同伴行为提供心理安慰、缓解孤独等。

感染性哈欠还可能与共情能力发展密切相关。以往研究发现,人类、黑猩猩及狗等物种的感染性哈欠与年龄及社交关系强度呈正相关。发现安卓机器人同样可以触发黑猩猩感染性哈欠,意味着共情、模仿乃至更基础的感知-动作耦合机制可能独立于“真实”社交对象,而依赖于刺激动作的感知与认知加工。广泛意义上,这项研究拓宽了我们对“社交”定义的边界。社交不仅限于生物体间的交流,也可能包括生物体与具有人类特征的人工制品之间的互动,反映了“社会认知”进化的灵活性和适应性。为了进一步深化理解,我们有必要开展更多跨物种、跨代理的实验,评估不同机器人形态、行为多样性、情绪传递及亲密度对生物体社交反应的影响,这将为理解情感和社交智能的起源提供重要线索。

总之,黑猩猩在观察安卓机器人打哈欠时出现感染性哈欠的证据,标志着感染性哈欠研究进入了一个全新的发展阶段。它突显了动作传递与模仿的深层神经与认知基础,凸显了非生物代理在社交认知科学研究中的独特价值和潜力。未来,结合神经科学、行为学和人工智能领域的多学科合作,将进一步促进对社交行为演化机制及机器人社交功能的深入理解,为设计既能促进动物福利又能优化人机交互的仿生机器人奠定坚实基础。

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