Felejtsük el most egy pillanatra a filmekben látott csodarobotokat, a hírekben felvillanó, beszélő, táncoló vagy épp emberekre megszólalásig hasonlító androidokat, és töprengjünk el azon, vajon az élet mely területén találkoztunk már valóban működő, az emberek munkáját, életét segítő, hasznos robotokkal. Nyilván nem az autógyárakban és hasonló helyeken alkalmazott ipari robotokról van most szó, hanem gépekről, amelyek képesek autonóm módon (azaz folyamatos mérnöki irányítás és beavatkozás nélkül) sikeresen kommunikálni és együttműködni az emberrel, illetve az ipari környezetből kilépve emberek között élni.

Robotok mindenütt

Az ipari környezetben minden szögletes, minden előre megtervezhető. Még a lehetséges problémák is előre láthatók, pontosan megjósolhatók, és akár ki is számíthatók. Így a robotot szinte minden lehetséges helyzetre fel lehet készíteni. Ebben a jól definiált környezetben a robotok jól működnek, de jelenleg ennél sokkal többet sem algoritmus szinten, sem számítási teljesítményben nem tudnak. Napjainkban a számítástechnikai eszközök ára csökken, teljesítményük növekszik, így alapvetően új funkciók jelenhetnek meg. A robotok szép lassan kimerészkedhetnek a számukra biztonságos ipari környezetből. Ilyen apró lépésnek tekinthetjük a vezető nélküli metrószerelvényt, hamarosan megjelennek az autópályán flottában vonuló teherautók, de ezek a környezetek is viszonylag jól szabályozottak. Az igazi nagy ugrást az jelenti, amikor a robot kikerül az emberek közé, és az emberi társas interakciókba kell beilleszkednie. Ehhez az szükséges, hogy ismerje és sikeresen alkalmazza a társas viselkedés szabályait, ám ezek még sehol sincsenek matematikailag megfogalmazva. Külső rásegítéssel a robotok tán már elláthatók olyan számítástechnikai kapacitással, amely képessé teheti őket ilyen problémák megoldására. A mai robotok egyre inkább a dzsungelben nevelkedett Mauglihoz hasonlítanak, aki az ismerős és kiszámítható erdő biztonságából átkerült a nagyváros forgatagába.

Segítőrobotok társas viselkedése

A szakembereken kívül kevesen tudják, milyen távol is jár még a robotika attól, hogy a moziból ismert, emberszerűen gondolkodó és beszélő gépek legyenek a mindennapi segítőtársaink. Természetesen léteznek már nagyon fejlett prototípusok, amelyek esetében egy-egy képességet magas szinten sikerült implementálni, azonban a különböző alaptevékenységek (mozgás komplex környezetben, kommunikáció természetes csatornákon, bárki által könnyen értelmezhető társas viselkedés stb.) integrálása és hosszabb távon is sikeres működtetése még csupán álom. Más megfogalmazásban: fontos és izgalmas kutatási cél.

Ma már nyilvánvaló, hogy a sikeres robotfejlesztéshez nem csupán előnyös, ha a munka interdiszciplináris kutatások keretében zajlik, hanem egyenesen elengedhetetlen. A való életben is működő robotok elképzelhetetlenek átlagemberek számára is elfogadható és értelmezhető viselkedésformák nélkül, és ezek megalkotása nem csupán mérnöki feladat. Kezdetben automatikusan adódott a pszichológia eszköztárának bevetése, azaz a robot viselkedésének emberi modellek alapján való kialakítása. Hiszen saját fajunk kommunikációja és viselkedése az, ami a legegyszerűbben értelmezhető számunkra, és a robotfejlesztés amúgy is – valamilyen pontosabban soha meg nem fogalmazott okból – az emberhez való minél teljesebb hasonlóság mentén halad előre. Azonban egy robot feladatainak ellátásához nem mindig épp az emberszerű felépítés az ideális; lehet, hogy egy vagy épp három kar például praktikusabb egy kórházi ágyakat tologató robot számára. A társas viselkedés tekintetében is hasonló a helyzet; egy, a robot fejét „szimbolizáló” monitoron megjelenő sematikus emberi arc zavaró lehet a kommunikáció során, egy majdnem tökéletesen emberszerű fej és mimika viszont egyenesen ijesztő. Egyelőre a beszédfelismerésre és -produkcióra alkalmas legfejlettebb technológiák sem vethetők be ilyen robotok esetében, mivel komplex környezetben túlságosan magas hibaszázalékkal működnének, és a felhasználók emberszerű, fejlett „gondolkodási” képességeket várnának el a beszélő humanoid robotoktól, ennek megvalósításától pedig még nagyon távol vagyunk.

Az utóbbi években – talán nem véletlenül – épp etológusok javasoltak egy alapvetően más megközelítési módot a segítő robotok kialakítására (Miklósi – Gácsi, 2012). Az etológia az állatok, illetve az ember természetes viselkedését egyaránt evolúciós szemszögből vizsgálja, így a humán diszciplinákhoz képest kevésbé „emberközpontú” hozzáállása inkább a funkcionalitást, azaz a hatékonyságot tartja szem előtt, és nem az ember valamiféle, minden szempontból (megjelenés, viselkedés…) ideális tökéletességéhez méri a többi fajt. Ilyen megközelítésből az emberek életét megkönnyítő, segítő robotok leginkább valamiféle sajátos új faj képviselőiként képzelhetők el, amelyek az együttműködés során képesek megérteni emberi partnerüket, és megértetni magukat vele.

Egy mosógéptől persze senki nem várja el, hogy üdvözölje a háziasszonyt, mikor az hazaér a munkából, viszont egészen más eset például egy magányos, idős embert segítő robot, amelyet arra fejlesztettek ki, hogy éjjel-nappal vigyázzon rá; figyelmeztesse a gyógyszerei bevételére, odavezesse az ajtóhoz, ha csengetnek, rá lehessen támaszkodni, és segítséget hívjon baj esetén. Egy ilyen robottal való együttélés sikerének záloga, hogy az idős ember hosszabb távon is elfogadja szokatlan segítőtársát, ez pedig feltételezéseink szerint jóval könnyebb, ha a robot bizonyos szempontból élőlényekre jellemző módon viselkedik. Ha elfogadjuk, hogy – legalábbis egyelőre – az emberi viselkedési modell több szempontból sem ideális egy segítőrobot viselkedésének kialakításához, valamint az ember-robot együttműködésre valóban két különböző faj közötti interakcióként tekintünk, a több tízezer éves múltra visszatekintő ember-kutya kapcsolat logikus kiindulási pontnak tűnik. A kutyák több szempontból is sajátos jószágok, így kivételesen praktikus modellfajként szolgálhatnak a természetes viselkedésformákon alapuló interakciók kialakításához.

Mi a kutya lényege?

Az emberi társas környezethez való alkalmazkodás a kutyák esetében mind evolúciós értelemben (háziasítás), mind az egyedfejlődésük során kimutatható, így a velük való sikeres együttműködés és kommunikáció biológiailag kivételesen jól előkészített, és valamilyen mértékben minden kultúrára jellemző. Az utóbbi évtized intenzív kutatásai révén ráadásul tömérdek ismeretanyag halmozódott fel a kutyák szocio-kognitív képességeiről és szociális viselkedésformáiról, melyek segíthetnek az átlagos robotfelhasználók, azaz a nem szakértő emberek számára is elfogadható, intuitív módon (hosszas tanulás nélkül) kezelhető segítőtársat tervezni. Kézenfekvő módszer lehet például lényegi viselkedéselemek átvétele a rászorultakat segítő, speciálisan képzett kutyák és gazdáik interakcióiból; így mozgássérült-segítő kutyák viselkedésének modellezése időseket támogató robotok esetében (Syrdal et al., 2010), vagy konfliktushelyzetben való releváns viselkedés mintájaként (Gácsi et al., 2013), illetve a hallássérülteket segítő ún. „hallókutyák” akcióinak adaptálása hangjelző robotba (Koay et al., 2013).

Ugyanakkor a kutya azért is válhatott ilyen sikeres viselkedési modellé, mert képzettségétől, fajtájától, életkorától függetlenül rendelkezik egy olyan jellemző tulajdonsággal, amely megkülönbözteti minden más állatfajtól; kötődik az emberhez. „Kötődés” alatt természetesen nem valamiféle megfoghatatlan lelki jelenségre utalunk, hanem olyan etológiailag értelmezhető viselkedési rendszerre, amely jól meghatározható kritériumok mentén jellemzi a kutyák gazdájukkal kialakított, függőségen alapuló egyedi kapcsolatát. Az utóbbi években számos vizsgálat igazolta, hogy a kutyák gazdához való kötődése objektíven mérhető jelleg, amely legszembetűnőbben stresszhelyzetben figyelhető meg. Mivel a kutya–gazda kapcsolat több szempontból is hasonlóságot mutatott a gyerek–anya kötődéssel, egy a pszichológiában sikeresen használt viselkedési tesztet (Idegen Helyzet Teszt – IHT) adaptáltak az etológiai kutatásokhoz (például Topál et al., 1998). A hét epizódból álló IHT lényege, hogy a kötődési egyedet (gyerek, illetve kutya) többször rövid időre elválasztják a kötődési személytől (anya, gazda), illetve egy idegennel hagyják, vagy pedig teljesen egyedül marad. Az kötődési viselkedés elemzése a kötődési személy és az idegen irányába mutatott viselkedésmintázat eltéréseire fókuszál (esetünkben például a gazdával való közelségkeresésre és -fenntartásra, valamint a gazda biztonságot nyújtó szerepére utaló viselkedésformákra). Kimutatható, hogy a szeparációs helyzetekben és az újratalálkozások alkalmával a kutyák valóban a gyerekekhez nagyon hasonló viselkedésmintázatot (specifikus megkülönböztetést) mutatnak a kötődési személy felé, ellentétben például a macskákkal vagy a kézből nevelt farkasokkal. A részletes elemzések rávilágítottak arra is, hogy a kutyák viselkedését a tesztben három fő faktor magyarázza: 1) a gazda iránti kötődés, 2) az idegen helyzet okozta stressz mértéke, és 3) az idegen személlyel való interakciós készség.

Etorobotika, avagy mi köze egy etológusnak
a robotfejlesztéshez?

Különleges evolúciós története és természetes környezete révén a kutya – amellett, hogy a humán kötődés modellezésére is alkalmas – megtestesíti magában egy jövőbeli ideális segítőrobot legtöbb jellemzőjét: függőségen alapuló aszimmetrikus kapcsolatban áll az emberrel („önkéntes” alárendelődés, nem erőszakon alapuló dominanciaviszony), valamint az emberi nyelvnél egyszerűbb, mégis hatékony kommunikációs csatornákat használ, amelyek sikeres működését a kötődés által megalapozott figyelem és együttműködési készség biztosítja.

Ám az etológusok több évtizedes intenzív vizsgálódásainak kutatási eredményei csak megalapozzák a robotikai fejlesztést, a munka dandárja még hátra van; hogyan is lehetséges a kutyák – az emberekéhez képest egyszerűnek tűnő – viselkedésformáit átültetni a robotokat irányító számítógépes programokba? A viselkedésökológia területén már régóta alkalmaznak különféle matematikai modelleket egyes biológiai kérdések megválaszolására, és az informatikusok is gyakran indulnak ki az állatok viselkedésének szabályszerűségeit leíró algoritmusokból. Ám a kutya–ember kötődéshez hasonló komplex, fajok közötti viselkedési rendszer modellezésére még nem akadt példa. Az alább leírt modellhez ezért is volt szükség etológusok, mérnökök és informatikusok szoros együttműködésére.

Interdiszciplináris modellezés: hogyan lesz
az etológiai megfigyelésből szoftver?

A robot viselkedésének leírása a következő módon történhet. Első lépésben el kell döntenünk, hogy az adott helyzetben (esetünkben az IHT-ben) milyen környezeti hatásokat (ingereket) veszünk figyelembe, például a gazdától és az idegentől való térbeli távolság stb. (A gazda és az idegen tesztbeli viselkedése rögzített, mindig azonos protokoll szerint zajlik.) Az etológusok az ingerek relevanciájáért, a mérnökök pedig a mérésért és észleléséért felelősek. A robotot érő ingerekből folyamatosan meghatározzuk a kutya (illetve a robot) általános értelemben vett belső érzelmi állapotát. A modellalkotás fontos lépése, hogy számba vesszük, milyen érzelmi állapotokat kívánunk modellezni, így érzelmi állapotnak tekintjük a robot stresszszintjét, a gazdával való közelségkeresésre való igényét (ami például a szeparáció hatására nyilván nő), a játékkedvet (ami a gazda távollétekor csökken) stb. Az adott kontextusban legfontosabb érzelmi állapotok kiválasztása egyértelműen az etológusok szakterülete. Ezek szintje az ingerek hatására változik, és a változások mértékét, dinamikáját

szabályokkal lehet megadni. A szabályokat az etológusok fogalmazzák meg, de azok matematikai formába öntése már a mérnökök dolga (például Numakunai et al., 2012). Egy nagyon fontos mérnöki kérdés, hogy a szabályokat determinisztikusan (direkt állításokkal) fogalmazzuk meg, például a kutya stressz-szintje a gazda közelében mindig csökken, vagy valamilyen statisztikai leírás alapján, például a kutya stressz-szintje a gazda közelében az esetek 90%-ában csökken. Az esetek 10%-ában lehet, hogy azért nem csökken, mert van egy vagy akár több további körülmény, amely befolyásolja. A determinisztikus leírásnál minden körülményt pontosan meg kell adni, és így a szabályrendszerünk kezelhetetlenül naggyá válhat. A szabályok minden részletre kiterjedő leírása helyett használhatjuk a statisztikai leírást, ekkor a sok külső tényező hatását statisztikába rejtjük. De létezik egy harmadik út, és mi a konkrét alkalmazásnál ezt az utat, nevezetesen a fuzzy interpolációt választottuk. Ennek lényege, hogy működés közben egy nagyon részletes, de csak virtuálisan létező fuzzy szabályrendszert használunk (Zadeh, 1973), ahol csak a legfontosabb szabályok vannak ténylegesen megadva, a meg nem adott szabályokat a környező ismert szabályokból lehet kikövetkeztetni (Kóczy – Hirota, 1991; Kovács, 1996). Az aktuális ingerektől és érzelmi állapotoktól függően ugyancsak szabályok határozzák meg a robot aktuális viselkedését (1. ábra). A szabályok megfogalmazása ismét etológiai kérdés, de a cselekvés végrehajtása már mérnöki munka.

Az alábbi szabályok az IHT-viselkedésprogram egy részét példázzák. Az etológusok állításokat fogalmaznak meg, például: Ha a kutya a gazdájától távol és az idegenhez közel van, akkor a kutya egyre izgatottabb lesz. Ennek az etológiai állításnak a matematikai leírásához először be kell vezetni két bemeneti változót („kutya–gazda távolság” és „kutya–idegen távolság”) valamint egy állapotváltozót („izgatottság”). Minden változóhoz értéket kell rendelni. A mérnöki gyakorlatban a távolságot méterben szoktuk mérni, de itt a kutya fejével kell gondolkodni, és ezért a példaként felhozott etológiai állítás is olyan értékekre vonatkozik, mint a közel és távol. Az „izgatottság” pedig alacsony vagy magas lehet. Ez így túlzott egyszerűsítésnek tűnhet. A pontosítás érdekében az etológiai állítást megtartjuk, de matematikailag úgy ábrázoljuk, hogy mindegyik értékhez hozzárendelünk egy fuzzy halmazt, ahol valamely alaphalmazon [0,1] tartományba eső mértékkel (tagsági függvény) jelölhető, hogy az illető fizikai érték milyen mértékben felel meg a leírni kívánt fogalomnak (nyelvi értéknek). A fuzzy leírás érdekessége, hogy más-más mértékben, de például a „kutya–gazda távolság” egyszerre lehet távol és közel. Azaz, ha a gazda nagyon-nagyon távol van a kutyától, akkor a „kutya-gazda távolság” 1 mértékben távol és 0 mértékben közel. Ha a kutya közelebb megy a gazdához, akkor lehet, hogy 0,9 mértékben van távol és 0,1 mértékben lesz közel, vagy még közelebb lépve egyformán vehetjük közelinek és távolinak is, közel 0,5, távol 0,5. (Az idézőjelek között a változók állnak, melyekből az aláhúzottak állapotváltozók, míg a dőlt betűk a fuzzy halmazokat (nyelvi értékeket) jelölik). Az eredeti etológiai állításunk matematikai fuzzy megfelelője lehet ezért például:

Ha a „kutya–gazda távolság” = távol és a „kutya–idegen távolság” = közel, akkor az „izgatottság” = magas.

Ha a „kutya–gazda távolság” = közel és a „kutya–idegen távolság” = távol, akkor az „izgatottság” = alacsony.

A példa további részében négy újabb állapotváltozó jelenik meg: a „gazda hiánya”, a „hely-ismeretlenség”, a „felderítésigény” és az „ajtóhoz megy-igény”. Az utolsó két állapotváltozóhoz viselkedéskomponensek is tartoznak, úgy mint a „felderít” tevékenység és az „ajtóhoz megy” tevékenység. Ezekhez az állapotváltozókhoz is két-két nyelvi érték rendelhető (alacsony és magas). A további bemeneti változók („gazda a szobában van” és „gazda játékot kezdeményez”) nem igazi fuzzy változók, mert csak két egymást kizáró értéket vehetnek fel, igazak vagy hamisak lehetnek. A további szabályok fuzzy formában lehetnek például:

Ha a „gazda a szobában van” = hamis és a „gazda hiánya” = magas, akkor az „ajtóhoz megy-igény” = magas.

Ha az „izgatottság” = alacsony, a „gazda játékot kezdeményez” = hamis és a „hely-ismeretlenség” = magas, akkor a „felderítésigény” = magas.

Ha az „izgatottság” = magas, akkor a „felderítésigény” = alacsony.

A szabályok kiértékelése is fuzzy módon történik, azaz a fuzzy feltételrendszer teljesülésének mértékében lesz csak igaz a következmény. Például ha az utolsó szabálynál az „izgatottság” csak kis mértékben magas, akkor a „felderítésigény” is csak kis mértékben lesz alacsony.

A szabályrendszer valódi kutyákat érintő mérések alapján statisztikai módszerekkel hangolható. A szabályok hangolásánál a nyelvi értékek, illetve az azokat leíró fuzzy halmazok változnak. Pontosíthatjuk, hogy mit is jelent például a kis mértékben közel (0,1 vagy esetleg 0,157). A hangolás során a szabályok pontatlanságaira vagy hiányosságaira is fény derülhet.

A tudásreprezentáció szempontjából a teljes szabályrendszer azt jelentené, hogy a feltétel oldalon az összes lehetséges bemeneti és állapotváltozó valamennyi lehetséges értékéről nyilatkozunk, azaz az utolsó példánál nemcsak az „izgatottság” néhány értékét adjuk meg, hanem annak valamennyi lehetséges kombinációját. Egy ilyen teljes szabályrendszert a magas dimenziószám miatt gyakorlatilag lehetetlen teljes részletességgel leírni. A fuzzy interpoláció lehetőséget ad arra, hogy csak a legfontosabb szabályokat fogalmazzuk meg, azokat, amelyekről tényleges ismeretekkel bírunk. Feltételezhető, hogy részletesebben is leírható a „felderítésigény” értékének függése az „izgatottságtól” . De mindaddig, amíg a hiányos leírás a mérések alapján elfogadhatóan pontosnak bizonyul, a többi hatást elhanyagolhatjuk. A kutatás egyik fontos és időrabló része volt, hogy amikor a mérések során azt tapasztaltuk, hogy a robot valamely helyzetben nem úgy viselkedik, mint egy kutya, akkor meg kellett keresni azokat a pontosításra szoruló vagy esetleg hiányzó szabályokat, melyek a hibás viselkedésért felelősek.
A robot tényleges viselkedése viselkedéskomponensek kombinációja. Egy adott helyzetben az állapotváltozók értéke határozza meg, hogy az egyes viselkedéskomponensek milyen mértékben jutnak érvényre. Például ha a „felderítésigény” csökken és az „ajtóhoz megy-igény” növekszik, akkor a robot felderítő bolyongása fokozatosan alakul át az ajtó előtti toporgássá.

Egyedi személyiségű társrobotok?

Ez az általános modell egyedekre is hangolható, így az alapjelenség (kutya–gazda kötődés) megvalósítása mellett, illetve azon belül különböző „személyiségeket” is ki lehet alakítani. Például jellemzően igaz, hogy ha a gazda távozik a szobából, akkor „hiányzik” a kutyának, és csökken a játékkedv, de nem mindegy, hogy az adott esetben milyen mértékben. Ezért fordulhat elő, hogy az egyik kutya bizonyos esetekben hajlandó játszani az idegennel, a másik szinte soha. Továbbá, a cselekvés kiválasztásánál is változtathatjuk a küszöbszinteket, például nem mindegy, hogy a gazda közelségére való igénynél hol húzzuk meg azt a határt, amikor a kutya minden más tevékenységet abbahagyva odamegy a gazdához. Ha ez a küszöbszint alacsony, akkor szinte el sem tud szakadni a gazdájától, ha magas, akkor szinte sohasem megy oda hozzá. Összegezve, amennyiben a kutyák egyedi jellemzőit is be akarjuk építeni a robot programjába, olyan szabályrendszert kell alkotnunk, melyben a változók közé a jellemző személyiségtípusokat leíró fogalmak is kerülnek. Esetünkben ilyen volt a tesztbeli viselkedést befolyásoló három fő faktor; az idegen helyzet okozta stressz, a gazda iránti kötődés és az idegen személlyel való interakciós készség egyedre jellemző mértéke (2. ábra).

Összegzés

A kutyák gazda iránti kötődési viselkedésének etológiai elemzése egy jelenség elemző leírását adja, nem célja annak reprodukálása, így önmagában nem lehet egy társrobotot működtető program. Az ellenben megoldható, hogy megjelenjen a működtető program részeként, és szabályokkal és külön elkészített viselkedéskomponensekkel, valamint mérhető, számítható megfigyelésekkel kiegészítve „viselkedésprogrammá” alakuljon, így már alkalmassá válva egy konkrét, az etológiailag leírt viselkedést mutató robot irányítására. Az ilyen társrobotok már ugyanúgy vizsgálhatók, mint a forrásként szolgáló biológiai rendszerek. Esetünkben tehát a robotrendszer kognitív képességeinek megtestesülése egy működtető viselkedésmodell, illetve annak egy lehetséges megvalósítási formája, a fuzzy interpolációs állapotgép (Kovács et al. 2009, 2011; Vincze et al. 2012). Ez a modell azért különleges, mivel komplex társas interakciókat képes nagy pontossággal, mégis természetes rugalmassággal reprodukálni, emellett olyan izgalmas, újszerű kutatások elvégzésére is lehetőséget teremt, mint a viselkedési leírások helyességének ellenőrzése a robot megfigyelésével, ill. a teszthelyzet variálásával.
 

Kulcsszavak: etorobotika, kötődés, ember–kutya interakció, fuzzy-interpoláció, társrobot
 

IRODALOM

Gácsi Márta – Szakadát S. – Miklósi Á. (2013): Assistance Dogs Provide a Useful Behavioural Model to Enrich Communicative Skills of Assistance Robots. Frontiers in Psychology. DOI: 10.3389/fpsyg.2013.00971 • WEBCÍM

Koay, Kheng Lee – Lakatos G. – Syrdal, D. S. – Gácsi M. – Bereczky B. – Dautenhahn, K. – Miklósi A. – Walters, M. L. (2013): Hey! There is Someone at Your Door. A Hearing Robot Using Visual Communication Signals of Hearing Dogs to Communicate Intent. In: Proceeding of the 2013 IEEE Symposium on Artificial Life. 16–19 April 2013. Singapore, 90–97. DOI: 10.1109/ALIFE.2013.6602436

Kóczy T. László – Hirota, Kaoru (1991): Rule Interpolation by α-level Sets in Fuzzy Approximate Reasoning. BUSEFAL, Automne, URA-CNRS. Vol. 46. Toulouse, France, 115–23.

Kovács Szilveszter (1996): New Aspects of Interpolative Reasoning. 6th International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems, Granada, Spain, 477–482. • WEBCÍM

Kovács Szilveszter – Vincze D. – Gácsi M. – Miklósi Á. – Korondi P. (2009): Interpolation Based Fuzzy Automaton for Human-Robot Interaction. 9th International Symposium on Robot Control (SYROCO’09). The International Federation of Automatic Control (IFAC), Gifu, Japan, 451–456. • WEBCÍM

Kovács Szilveszter – Vincze D. – Gácsi M. – Miklósi Á. – Korondi P. (2011): Ethologically Inspired Robot Behavior Implementation. 4th International Conference on Human System Interactions. Yokohama, Japan, 64–69. (ISSN 2158-2246, ISBN 978-1-4244-9638-9) DOI: 10.1109/HSI.2011.5937344

Miklósi Ádám – Gácsi Márta (2012): On the Utilisation of Social Animals as a Model for Social Robotics. Frontiers in Psychology. 3, 75. DOI: 10.3389/fpsyg.2012.00075 • WEBCÍM

Numakunai, Ryuichi – Ichikawa, T. – Gácsi M. – Korondi P. – Hashimoto, H. – Niitsuma, M. (2012): Exploratory Behavior in Ethologically Inspired Robot Behavioral Model. RO-MAN 2012, Paris, France. 577–582. DOI: 10.1109/ROMAN.2012. 6343813 • WEBCÍM

Syrdal, Dag Sverre – Koay, K. L. – Gácsi M. – Walters, M. L. – Dautenhahn K. (2010): Video Prototyping of Dog-inspired Non-verbal Affective Communication for an Appearance Constrained Robot. 19th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication, (RO-MAN 10), Viareggio, Italy, 632–637. DOI: 10.1109/ROMAN.2010.5598693

Topál József – Miklósi Á. – Csányi V. – Dóka A. (1998): Attachment Behavior in Dogs (Canis familiaris): A New application of Ainsworth’s (1969) Strange Situation Test. Journal of Comparative Psychology. 112, 219–229. • WEBCÍM

Vincze Dávid – Kovács Sz. – Niitsuma M. – Hashimoto H. – Korondi P. – Gácsi M. – Miklósi Á. (2012): Ethologically Inspired Human-Robot Interaction Interfaces. In: Proceedings of the 2012 Joint International Conference on Human-Centered Computer Environments (HCCE2012) Hamamatsu, Japan, 51–57. DOI: 10.1145/2160749.2160761 • WEBCÍM

Zadeh, Lotfi Asker (1973): Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes. In: IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 73, 28-44. • WEBCÍM