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謝
劉柯邀
該現象最早由日本機器人專家森政弘(Masahiro Mori)在1970年描述[1]，並被後人成為恐怖谷(The Uncanny Valley)現象，表現為
如果一個實體充分地「不夠擬人」，那它的類人特征就會顯眼並且容易辨認，產生移情作用。在另一方面，要是一個實體「非常擬人」，那它的非類人特征就會成為顯眼的部份，在人類觀察者眼中產生一種古怪的感覺。
比如下面這張圖會讓人感覺非常滑稽
而這樣的藝術則會讓人感覺非常難受/恐懼/古怪：
但是森政弘的論文裏缺乏定量的描述，在似人程度上缺乏客觀的標準以作出這樣的定量研究。
如果簡單的使用Morphing程度來對應似人程度，結果似乎跟預期有很大差異[2]:
實際上在比較接近人的面容（85%相似度）的時候出現了好感峰。很多動漫CG也利用了這一點：
上面與恐怖谷理論相悖的結果可能一方面跟沒有運動有關，另一方面在相似度上的描述可能跟人腦的感知機制不同。
實際的來考慮結構裸露機器人(Robot)-類人機器人(Android)-真人(human)的情況
觀察他們的運動對應人腦中的處理活動
在處理類人機器人運動時， 腦中關於肢體運動控制/感知的區域會比結構裸露機器人和真人的情況要活躍的多。說明人腦在處理類人機器人的運動時可能有資訊的矛盾。機器人的類人性特征告訴大腦，面前運動的是人，但是人眼觀察到的運動模型卻跟此結論相互矛盾。人的大腦不能按照人的運動模型處理類人機器人的運動資訊，類似於產生「違和感」[3]。在處理解構裸露機器人和真人運動時，由於能找到合理的模型，這種違和感是不存在的。 人腦的資訊處理機制，天然的對比較違和，難以預測的東西更感興趣(使神經緊張，消耗更多精力)，而且難以預測的東西也會啟用人腦的應激機制，規避可能的風險。
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[1] Mori, Masahiro, Karl F. MacDorman, and Norri Kageki. "The uncanny valley [from the field]." Robotics & Automation Magazine, IEEE 19.2 (2012): 98-100.
[2] Seyama, Jun'ichiro, and Ruth S. Nagayama. "The uncanny valley: Effect of realism on the impression of artificial human faces." Presence: Teleoperators and Virtual Environments 16.4 (2007): 337-351.
[3] Saygin, Ayse Pinar, et al. "The thing that should not be: predictive coding and the uncanny valley in perceiving human and humanoid robot actions." Social cognitive and affective neuroscience (2011): nsr025.
