Abstract-Turn-taking är grundläggande för hur människor engagerar sig i informationsutbyte, men robotarna saknar för närvarande de färdigheter i turn-taking som krävs för naturlig kommunikation. För att få till stånd en effektiv övergång till robotar måste vi först förstå de underliggande processerna inom ramen för vad som är möjligt att genomföra. Vi beskriver ett datainsamlingsexperiment med ett interaktionsformat inspirerat av "Simon säger", ett turn-taking imitationspel som engagerar kanalerna för blick, tal och rörelse. Vi analyserar data från 23 människor som interagerar med en humanoid social robot och föreslår principen om minsta nödvändiga information (MNI) som en faktor för att bestämma tidpunkten för det mänskliga svaret. Vi beskriver också de andra observerade fenomenen med kanalexkludering, effektivitet och anpassning. Vi diskuterar konsekvenserna av dessa principer och föreslår några sätt att införliva våra resultat i en beräkningsmodell för omsättning.
I en studie nyligen av Chao och kollegor, människor spelade en turn-taking imitation spel med en humanoid robot REF.
Simon plays Simon says: The timing of turn-taking in an imitation game
{'venue': '2011 RO-MAN', 'journal': '2011 RO-MAN', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}