論文の概要: Why Modeling Human Haptic Material Perception with AI Is Difficult

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16602v1
• Date: Fri, 15 May 2026 20:05:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:46.795602
• Title: Why Modeling Human Haptic Material Perception with AI Is Difficult
• Title（参考訳）: 人間の触覚物質知覚をAIでモデル化するのはなぜ難しいのか
• Authors: Yasemin Vardar,
• Abstract要約: タッチは、人間が物理的接触を通じて物質を知覚し、認識する方法において中心的な役割を果たす。 人工知能(AI)の最近の進歩は、触覚データをモデル化し活用する新たな機会を提供する。 本稿では,AIと触覚の交差における進歩が3つの主要なボトルネックによって制約されていることを論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Touch plays a central role in how humans perceive and recognize materials through physical contact. Despite decades of research, the mechanisms by which tactile signals are transformed into meaningful perceptual representations remain poorly understood, limiting the design of interactive systems and intelligent agents with human-like haptic perception. Recent advances in artificial intelligence (AI) offer new opportunities to model and exploit tactile data; however, haptics presents fundamental challenges for contemporary AI due to its interaction-dependent, multimodal nature. This position paper argues that progress at the intersection of AI and haptics is constrained by three key bottlenecks: (1) the scarcity of large, diverse, and balanced haptic datasets; (2) the lack of standardized evaluation platforms and perceptual benchmarks; and (3) limitations in model capacity and interpretability when applied to tactile perception. I discuss how these challenges impede generalization, reproducibility, and scientific insight into human touch and review emerging strategies to address them. This paper highlights opportunities for coordinated, cross-disciplinary efforts to advance AI systems that not only perform robust haptic perception but also contribute to a deeper understanding of human touch.
• Abstract（参考訳）: タッチは、人間が物理的接触を通じて物質を知覚し、認識する方法において中心的な役割を果たす。 長年の研究にもかかわらず、触覚信号が意味ある知覚表現に変換されるメカニズムはいまだに理解されていない。 人工知能(AI)の最近の進歩は、触覚データをモデル化し、活用する新たな機会を提供するが、ハプティクスはその相互作用に依存したマルチモーダルな性質のため、現代のAIに根本的な課題をもたらす。 本稿では,(1)大規模で多様でバランスの取れたハプティックデータセットの不足,(2)標準化された評価プラットフォームと知覚的ベンチマークの欠如,(3)触覚的知覚に適用した場合のモデルキャパシティと解釈可能性の制限,という3つの主要なボトルネックによって,AIと触覚の交わりの進行が制限されていることを論じる。 これらの課題が、一般化、再現性、人間の触覚に関する科学的洞察を阻害し、それらに取り組むための新たな戦略をレビューする上で、どのように影響するかについて議論する。 本稿では、堅牢な触覚認識だけでなく、人間の触覚の深い理解にも寄与する、AIシステムを推進するための協調的、学際的努力の機会を強調した。

関連論文リスト

• Position: Olfaction Standardization is Essential for the Advancement of Embodied Artificial Intelligence [0.0]
  AIアーキテクチャからの嗅覚の排除は、構造的課題とは無関係である、と我々は主張する。 私たちは、嗅覚ベンチマークを形式化し、マルチモーダルデータセットを開発し、マシンが人間の環境で理解し、ナビゲートし、行動するのに必要な感覚機能を定義するために、学際的なコラボレーションを求めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-31T05:35:13Z)
• Neural Brain: A Neuroscience-inspired Framework for Embodied Agents [78.61382193420914]
  大規模な言語モデルのような現在のAIシステムは、いまだに解体され続けており、物理的に世界と関わりが持てない。 この課題の核心は、人間のような適応性を持つエンボディエージェントを駆動するために設計された中枢知能システムであるNeural Brain(ニューラル・ブレイン)の概念である。 本稿では,2つの基本的な課題に対処する,エンボディエージェントのニューラルブレインの統一的枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-12T15:05:34Z)
• On the Emergence of Symmetrical Reality [51.21203247240322]
  物理仮想アマルガメーションの様々な形態を包含した統一表現を提供する対称現実感フレームワークを導入する。 我々は、対称現実の潜在的な応用を示すAI駆動型アクティブアシストサービスの例を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T16:09:39Z)
• Enabling High-Level Machine Reasoning with Cognitive Neuro-Symbolic Systems [67.01132165581667]
  本稿では,認知アーキテクチャを外部のニューロシンボリックコンポーネントと統合することにより,AIシステムにおける高レベル推論を実現することを提案する。 本稿では,ACT-Rを中心としたハイブリッドフレームワークについて紹介し,最近の応用における生成モデルの役割について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T21:20:17Z)
• Mind the Gap! Bridging Explainable Artificial Intelligence and Human Understanding with Luhmann's Functional Theory of Communication [5.742215677251865]
  我々は、説明可能な人工知能の課題を強調するために、社会システム理論を適用した。 我々は,インタラクティブかつ反復的な説明者の方向性で技術研究を再活性化することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-07T13:31:02Z)
• Machine Common Sense [77.34726150561087]
  機械の常識は、人工知能(AI)において広範で潜在的に無拘束な問題のままである 本稿では、対人インタラクションのようなドメインに焦点を当てたコモンセンス推論のモデル化の側面について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T13:59:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。