有句话叫做“陪伴是最长情的告白”，这从侧面反映出人们对于陪伴的强烈需求，不局限于爱情、还有亲情和友情。理想状况是人人都拥有社交圈，但现实情况却是，人们通常认为自己的社交圈不够广泛。尤其是老年群体，当他们与朋友的交流变少或者家人不能长期陪伴时，往往会倍感孤独。
需要了解的是，如果你或者身边的人感到孤独，这并不是无病呻吟，而是身体正在释放一种危险的信号。根据美国卫生局的报告，缺少社交联系是和寿命相关的风险因素之一，因此需要采取相关的行动来降低人们的孤独感。如果人们经历社交隔离或感到孤单时，死亡率会增加 25%。其危害是一种“隐形炸弹”，甚至大于每日吸烟 15 根、每日喝 6 杯啤酒、缺乏体育运动、肥胖、空气污染等所带来的影响。
当人们感觉与社交脱节时，往往会觉得脆弱、压力重重，这会引起压抑、抑郁，甚至失去生活的意义感和目标感。从生理方面来看，这些因素会引发释放压力荷尔蒙，进而影响人的免疫系统，引起更大的炎症反应，这可能会导致心脏方面的疾并增加患传染性病的概率以及降低免疫力。另一方面，压力也会导致睡眠不足或其他不健康的行为。
图丨伊丽莎白布罗德本特（Elizabeth Broadbent）（来源：布罗德本特）
新西兰皇家学会院士、新西兰奥克兰大学心理医学教授伊丽莎白布罗德本特（Elizabeth Broadbent）致力于研究健康心理学和健康行为，特别关注慢性疾病管理（包括糖尿并心血管疾病和其他慢性病等）、情绪调节和心理社会干预，例如发展人类和机器人的情感联系。
在过去的 15 年里，她的系列研究成果为改善慢性病患者的生活质量和健康水平提供了重要的理论和实践指导，在国际健康心理学领域产生了深远影响，并因研究陪伴机器人获得富布赖特奖（Fulbright award）。
图丨陪伴机器人“帕罗（Paro）”（来源：布罗德本特）
不仅能减少孤独感，甚至促进伤口愈合
布罗德本特对机器人技术的兴趣，要追溯到 20 世纪 90 年代。最初，她在新西兰坎特伯雷大学以电气和电子工程师身份学习，随后，为制造科幻小说中的机器人，在 Transpower、lectricité de Tahiti 和 Robotechnology 公司工作。“我享受探索不同想法的过程，并自由地创造和设计机器人。”她说。
不止步于此，设计和研究用于与人类进行互动的“社会化机器人”始终在她的脑中萦绕，这种机器人通过适应和理解人类社会环境来满足一些特定的需求，包括情感交流、社交互动和合作。于是，在对机器人的心理和心理神经免疫学产生兴趣后，她重返校园进修健康心理学。此外，布罗德本特还是美国哈佛大学心理学院和麻省理工学院科学、技术和社会项目的访问学者。
图丨布罗德本特（来源：DeepTech）
当下，各种技术进步飞快，但过度使用技术带来的负面影响之一，是人与人之间没有足够的时间相处。那么，是不是可以开发一种技术来增加社交，而不是减少社会联系呢？
布罗德本特希望构建一些促进社交技能的机器人，即通过心理学技术来增加人与机器人之间的联系，例如使用游戏和表达喜欢等行为，以及包括微笑、注意力集中和目光交流等重要的沟通技巧。“在社交中，互动频率、互动作用以及互动质量，都是非常关键的要素。”她说。
日本产业技术综合研究所制造了一款名为“帕罗（Paro）”的陪伴机器人，它的外形是一只白色的毛茸茸的海豹，其不仅会发出海豹的声音，还会在对方说话或抚摸它时进行肢体互动。布罗德本特对该机器人进行了长期研究，她表示：“陪伴机器人好处多多，例如，它们非常干净、不会传播感染疾病，也不必每天带着它们去散步，更没有喂养的烦恼。陪伴机器人更多的，是给予人们情感上的交流和支持。”
根据布罗德本特的研究显示，他们随机在养老院安排受试者组与帕罗互动，与进行常规活动的人们相比，这些跟帕罗有互动的受试者们独感有所减少[1]。“我们发现，当抚摸帕罗时，它可以降低人们的血压和心率。最近，我们还证明它可以缓解压力，甚至促进伤口愈合等。”布罗德本特说。
当然，开发和研究机器人并非一帆风顺，由于涉及语言交流，一开始，机器人对很多词汇的理解有限，因此它们并不能理解完整的句子。而现在，随着技术的发展，它们能够以更智能的方式将句子理解得更好。布罗德本特认为，这些新技能会让人类与机器人形成更亲密的友谊。
陪伴机器人可以增加人们的社交联系，例如，通过和机器人对话增加社会联系感和减少孤独感，并与机器人建立情感联系。有意思的是，当有机器人在场时，人与人之间的话题和对话也会增多。“不仅是增加人与机器人的互动，还可以通过机器人增加人与外界的联系，例如机器人提醒人们去参加社交活动，也可帮助人们通过远程形式和其他人互动。”布罗德本特说。
（来源：DeepTech）
在纽约的部分养老院，现在正在尝试使用由以色列 Intuition Robotics 公司制造的机器人 ElliQ。布罗德本特说：“超过 95% 的调查回访报告显示，使用 ElliQ 后，人们孤独感明显减少，健康水平也随之提高[2]。我们还发现，对于患有慢性阻塞性肺病的患者，机器人可以帮助提醒他们服药，这能够增加患者服药及康复练习的依从度。”
从心理到健康的全面关怀
人类是否有可能创建有感知力的机器人？布罗德本特认为，人们能够制造具有模拟思维和模拟情绪的机器人。机器人或许会对人类回应“我为你感到难过”，但需要了解的是，它们并没有类似人类主观的感觉。
但同理心或许可以，同理心指正确地理解别人的情绪并反馈给对方。布罗德本特和团队试图在机器人中构建情感联系和共情技能，并在医疗场景下，通过简短的疾病感知问卷、评估和疾病感知干预措施等帮助患者。“想要让机器人具备同理心理解人类的情绪，包括表达方式、音调、音高和音速等，我们就需要使用物理信号（比如心率），来识别、理解或预测人的情绪。”她说。
其团队尝试通过在机器人或数字设备上的摄像头捕捉人的表情，一旦机器人识别和理解这些情绪，它就应该做出相应的回应。例如，如果某人表现出积极的情绪，会表现出积极的回应；如果某人表现出愤怒、悲伤或恐惧等负面情绪，机器人则以关心和安抚的方式进行回应。
除了机器人，布罗德本特还致力于数字人的相关研究和应用，她也是新西兰 Soul Machines 公司的顾问。数字人是利用人工智能技术和计算机图形学等技术创建的虚拟人物，可以模仿真实人类的外貌、语言、行为和交互。
该公司的数字人角色基于对真人面部的扫描结果，通过肤色、种族、眼睛的颜色、发型、发色等不同组合制作不同版本。数字人的皮肤下存在虚拟的肌肉骨骼、虚拟的大脑，这是基于生物医学工程建立的。“我们在疫情期间对数字人做了一些研究，旨在确认人们对数字人的接受程度，以及其是否能减少人们的孤独感[3]。”布罗德本特说。
图丨作为大脑和压力模块的数字人机界面（来源：Jmir Mental Health）
其研究对象是处于健康风险中的年轻人以及老年人，研究人员让数字人运行一个针对孤独和压力干预的程序，以教导他们压力如何影响大脑和身体，并给予他们心理健康方面的建议等。此外，他们还构建了关系建立策略，以增进人与数字人之间的融洽关系。
另一方面，研究人员还使用数字人提供正念冥想干预，在这项研究中，他们通过 zoom 提供数字人正念冥想引导，和文本版本聊天机器人的正念冥想。他们将参与者随机分配到不同的小组，研究发现，当数字人引导会话时，参与者更加愿意坚持完成作业。这其中的部分原因是，当他们受到来自真人的干预时，会感觉受到某种批判，但对数字人，他们则没有这方面的顾虑。
最近，他们还将大语言模型，生成式 AI 如 ChatGPT 整合到 Soul Machines 的数字人中。因此，数字人也融入了 AI 的相关功能。布罗德本特认为，构建的数字人关系建立策略和拟人化的方法，有助于增加参与度和依从度。根据大多数参与者反馈，他们认为数字人可以帮助快速制定计划。
与此同时，数字人帮助人类更好地增加相关知识储备，例如将数字人技术应用于培养医生的交流能力和同理心，以更好地和病人进行对话，提升交流能力和心理技能。布罗德本特表示，“当我们越来越多地看到机器人和数字人的行为、声音以及外表等接近人类，它们与人类的关系就越好。”
支持：Ren、Gabriel
参考资料：
1.Hayley Robinson, Bruce MacDonald, Ngaire Kerse, Elizabeth Broadbent. The Psychosocial Effects of a Companion Robot: A Randomized Controlled Trial.Journal of theAmericanMedical Directors Association 14,9 (2013).https://doi.org/10.1016/j.jamda.2013.02.007
2.Rifky Tkatch et al. Reducing loneliness and improving well-being among older adults with animatronic pets.Aging &Mental Health 25,7 (2021). https://doi.org/10.1080/13607863.2020.1758906
3.Kate Loveys,Mark Sagar,Isabella Pickering, Elizabeth Broadbent. A Digital Human for Delivering a Remote Loneliness and Stress Intervention to At-Risk Younger and Older Adults During the COVID-19 Pandemic:Randomized Pilot Trial.Jmir Mental Health 2021;8(11):e31586. https://preprints.jmir.org/preprint/31586
