神經人因學：工作中的腦（簡體書）

作為一個新興領域，神經人因學的研究正處于蓬勃發展中。《21世紀心理學專業前沿叢書·神經人因學：工作中的腦》首次將已有成果整合在一起，力圖展示對人類腦功能的理解如何給人因學以啟發，從而設計安全、有效、愉悅的工作場景。《神經人因學：工作中的腦》展示了神經人因學如何基于現代神經科學和人因心理學與工程學，突破標準的實驗室研究，走到自然或仿自然情境中，幫助我們理解日常生活中各種復雜任務下的腦功能和行為。

Raja Parasuraman，喬治梅森大學心理學教授，從事人因學和認知神經科學研究。
Matt Rizzo，愛荷華大學神經學、工程學和公共政策教授，神經人因學學部主任，行為神經學和認知神經科學掌部高級會員。他還是一家位于紐約的制作電視紀錄片的傳媒公司的業務發展經理和科學顧問。

第一篇 引言
第1章 神經人因學概述

第二篇 神經人因學研究方法
第2章 EEG在神經人因學中的應用
第3章 神經人因學中的事件相關電位(ERP)
第4章 功能性磁共振成像--高級方法及其在駕駛研究中的應用
第5章 腦功能光學成像
第6章 經顱多普勒超聲
第7章 眼動--探索認知加工過程的窗口
第8章 自然世界中的腦--在自然場景里追蹤人類行為

第三篇 知覺、認知和情緒
第9章 空間巡航
第10章 腦血流動力學與警戒
第11章 執行功能
第12章 情緒和情感的神經學及其在決策中的作用

第四篇 應激、疲勞和體力工作
第13章 應激與神經人因學
第14章 神經行為功能的睡眠與晝夜節律控制
第15章 人體神經人因學

第五篇 技術的應用
第16章 自適應自動化
第17章 虛擬現實與神經人因學
第18章 情感喚起能力對于關系機器人的作用
第19章 神經工程學

第六篇 特殊群體問題
第20章 基于EEG的腦機接口
第21章 人工視覺
第22章 神經康復機器人技術與神經假體技術
第23章 醫療安全與神經人因學
第七篇 總結
第24章 神經人因學的展望
術語表

機器人當前的情感狀態（由喚起、效價和立場的凈值所定義）在這個空間中占據一個唯一點。當機器人的情感狀態改變時，這個點在這個空間中移動，而機器人的面部表情和身體姿勢將改變從而與該點相映射。當正的效價增加時，機器人會以更輕快的感覺移動。如果面部表情顯示在屏幕上，那么嘴唇會向上彎。而當效價降低時，姿勢會下垂，表達一種沉重而消沉的感覺。如果睫毛顯示在屏幕上則會皺眉頭。沿著喚起的維度，機器人移動得更快，有種更像沖刺的感覺（正性喚起），或者在喚起降低時更多地表現得無力。沿著立場的維度，機器人向用戶傾斜（立場變強）或退縮（立場變弱）。當情感狀態向情感空間中的極值移動時，表達出來的這些運動就變得更強烈。
計算機可以通過聽覺通路表達自己。這些聽覺表達在本質上設計得和星球大戰中虛構的R2D2機器人相似，不是基于語言，而是用作動作的補充，例如表達驚奇的電子聲音。如果任務需要，并不排除使用語音合成，但是我們最初的重點是使用不會外顯的喚起人類高級能力的交流模式。
已有初步研究對能夠進行物理運動的計算機微小表情的可讀性進行了評估（Liu&Picard，2003）。在這個初步研究中，19名被試觀看15段計算機的動畫片段視頻剪輯或者聽傳達某種表達性行為的音頻序列（例如，歡迎、悲傷、好奇、疑惑、驚奇）。這些表達性行為僅僅通過身體活動表達--計算機的LCD屏幕是空的。被試被要求以七點量表評價僅有視頻、僅有音頻和視頻音頻結合三種方式下每種表情的強度。雙尾，檢驗顯示，對表達好奇、悲傷和驚奇的行為序列的識別均達到了顯著。這些初步的研究很鼓舞人心，我們在繼續提煉表達性的動作和.聲音。5.2知覺系統
我們對于去感知那些在長時間學習任務中起重要作用的情感和注意狀態很感興趣。檢測像興趣、厭倦、疑惑和興奮之類的情感狀態很重要。我們的目標是以一種不為人注意的方式感知這些情感和認知因素。學習者的姿勢、手勢、眼睛注視和面部表情等線索能幫助專家教師識別出學習者是否正專心于任務。例如，Rich等人（1994）定義了象征性姿勢，以表達坐在辦公室中使用者行動的特定含義，例如興趣、厭倦、思考、坐著、放松、防御和自信。向計算機屏幕傾斜可能是注意的表現（專心于任務），而癱坐在椅子里或坐立不安表明挫折或厭倦（分心）。
我們開發了一套使用自定義模式識別功能的姿勢傳感系統，觀察參與計算機學習任務的孩子們的姿勢，并學習他們的姿勢運動和興趣程度之間的關聯--高、低或“休息一下”（一種前後轉換的狀態，有時手在頭上伸展，容易在老師意識到孩子厭倦之前頻繁發生）。
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