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
• 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。

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