具有内在语言的社交机器人用于饮食指导

本研究探讨社交机器人在饮食建议中的透明度与信任问题，提出通过内在语言增强推理可解释性。研究发现，透明的决策过程能提高对机器人的信任，改善人机互动，尤其在医疗健康领域影响显著。