发育机制驱动的感知行动认知模型:模仿生物与自主学习

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随着科技的进步,人工智能和机器人技术的研究日益受到全球关注,特别是致力于构建具备类似人类或动物自主学习能力的认知型机器人。这种追求源于模仿生物体的感知运动系统,以便让机器人在与环境互动中逐渐积累知识和技能。设计一个有效的感知行动认知模型是实现这一目标的关键路径,它通常包括模型结构和算法两个核心组成部分。 模型结构的设计往往汲取神经生物学的原理,比如借鉴神经元网络的结构和功能,如人工脉冲神经网络(Artificial Spiking Neural Networks, ASNN)在Cyr等人所开发的大脑控制器中被用于实现机器人的自主移动。另一方面,算法设计则倾向于利用心理学的学习机制,例如操作条件反射理论,Itoh等人为类人机器人设计的行为模型通过这种理论实现了握手行为的学习;内发动机理论则涉及更深层次的心理过程,如好奇心和情感,如Ren等人提出的C-DCCM模型,结合多巴胺、丘脑和基底神经节-大脑皮层的工作机制,引导两轮机器人进行自我平衡学习。 然而,目前大部分研究集中在算法层面的改进,模型结构相对固定,缺乏动态调整。Weng在2001年的Science论文中提出了自主心智发育的概念,并进一步发展了发育网络(Development Networks, DN)理论,这为发育机器人研究提供了理论基础。发育网络的核心思想在于模拟生物体的发展过程,强调在学习过程中,不仅要有智能算法的更新,而且应考虑模型的动态进化,即在交互和经验积累中不断优化和调整。 为了增强机器人的适应性和个性化,Baranes和Oudeyer等人将感知运动理论与内发动机理论结合起来,提出SAGG-RIAC算法,使冗余机器人能够学习自身的逆运动学,并具备自适应目标生成和智能好奇心。此外,Castellanos等人还考虑到了情感因素,研发出情感评估模型,从而赋予机器人一定的个性化特征。 感知行动认知模型的设计不仅要借鉴生物学和心理学理论,还要注重模型的动态性和学习过程中的自我调整,以期实现机器人在与环境交互中的自主学习、适应性以及更高级别的认知能力。未来的研究应进一步突破现有框架,发展更为复杂且能自我进化的人工智能认知模型,以推动机器人技术向更高层次发展。