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感觉机器的同源动力智能
情感机器的稳态激励智能Kingson Man1和Antonio Damasio11University of Southern California,Los Angeles CA 90089美国{kman,damasio}@usc.edu抽象。我们提出了一个立场文件的工作在进行中的自我平衡动机的人工智能。关键词:稳态,感觉,意识,软机器人,多感官整合。1介绍我们建议设计和建造一类新的机器,根据生命规则的原则进行组织。这些机器具有物理构造-身体-必须在狭窄的生存状态范围内通过内稳态来维持,因此与所有生命系统共享一些基本特征。这些机器的基本创新是将风险引入自我。我们并没有通过增加装甲或原始处理能力来实现弹性,相反,我们通过引入脆弱性来开始设计这些机器人。利用软机器人技术和多感官抽象算法的最新发展,我们概述了一种方法,在机器中实现更生物真实的感觉。这个项目的主要动机是一套理论的贡献,以了解生物系统赋予的感觉。达马西奥为情感的出现提供了一个合理的解释,作为优化生存的一种手段,这一过程与自我的生物学基础密切相关(达马西奥,2018)。感觉本质上是关于某件事的:有机体的生命状态,持续幸福的可能性最后,情感帮助实现体内平衡,即,能源过剩的生存能够确保未来。生物体对信息处理并不采取中立或无价值的立场。他们所做的和所想的,对他们很重要。实现类似于内稳态的过程的机器可能会获得一种新的动机和行为评估来源,类似于生物体中的感觉。世界提供风险和机会,不是与任意的回报或损失函数有关,而是与机器人本身的持续存在有关。回报当机器在这种二分法中选择一方时,当它以存在而不是解体的偏好行事时,一个被设计成参与自身稳态的机器人可能最终会成为自己关注的焦点这个基本2关注将意义注入信息处理。机器人在本质上有意义的表示上操作,可能会寻求广泛的智能解决方案,以解决摆在它面前的与人类相关的自然和社会任务。2背景我们的方法不同于传统的智力概念,强调外向的感知和抽象的问题解决。我们认为高水平的认知是解决古老的生物体内平衡问题的资源的产物。一个肉体会经受常年的危险和腐朽。但是对于一个病态的算法,或者一个身体持久性得到保证的机器人来说,没有什么事情会带来任何后果。当数据与感测剂的维持和完整性以及其稳态相关联时,感测数据变得有意义。不依附于脆弱身体的感觉处理作为解决问题的辅助工具或支架的身体的存在不足以产生意义-否则所有物理机器人都是微不足道的。已经采取了初步措施来添加其他人已经构建了能够进行情感表达(通常通过面部运动)的机器人,以促进人机交互(Brezeal2003)。但这些动机时间表和情感表现并没有植根于机器自身的“生活状态”和“幸福感它们背后的情感和这样的系统最终缺乏可行性约束。所有这类机器人在生物学上似乎都是无差别的(参见Jonas 1966),而且,实际上,没有影响。Di Paolo(2003)批评了嵌入式机器人的计划,认为它仍然缺乏有机体层次的逻辑。以前的工作已经产生了代理人,可以调节自己的敏感性,环境线索的基础上抽象的内部变量(Parisi 2004年; Doya &Uchibe 2005)。在明确提及稳态的模拟实验中,趋光机器人使用神经可塑性来恢复视觉反转后的适应行为(DiPaolo2000)。我们提倡从具身人工智能过渡到内稳态驱动的人工智能。智能被定义为“智能体在广泛的环境中实现目标的能力”。(Legg Hutter& 2007)这立即引发了后续问题:“谁的目标?“一个代理人近视地遵循命令,到了危及自己和遵守未来命令的能力的程度,不是伟大的智慧。3软实力过去十年见证了软机器人这一分支学科的诞生这是由嵌入电子器件、传感器和致动器的软“组织”的设计和构造的新发现实现的这些人造组织是柔性的、可拉伸的、可压缩的,并且弹性地回弹简而言之,他们自然是顺应3他们的环境。与传统的刚性材料相比,软材料潜在地提供了关于身体和环境的更丰富的信息源活的有机体由参与其自身维持的组织组成。活组织感知并发出其生命过程状态的与此相反,考虑一块金属板弯曲成一个四四方方的机器人的总的来说,金属与它的利基-我们的人类环境-相比是如此耐用,金属和硬塑料在机器人中无处不在,其结果是,在大多数情况下,材料完整性可以安全地忽略。但持久性是有代价的。一种刀枪不入的材料对它的健康状况没有太多的话要说。如果我们想象应变计嵌入整个硬表面,它们将花费大部分时间报告“无变化”,直到发生灾难性故障,所有传感器第一次也是最后一次发出警报另一方面,软机器人更容易与环境进行优雅和敏感的耦合(参见Rogers等人2010年的评论; Pfeifer等人,2014; Rus& Tolley 2015)。在应力作用下,它们变形而不断裂,然后进入逐渐衰退而不是突然失效。嵌入在软材料的体积中的相同应变仪可以局部化力,并且用信号表示身体表面连续性中的分级破坏软材料具有连续变化的形态,允许更多的接触点、控制点和力分散点。它们在多个感测模态上密集地对环境进行采样,返回关于不断发展的交互的丰富信息。简而言之,软物质更有可能创造出那种承认感情的关系。4计算跨模态关联努力建造一个具有自我平衡自我表征的机器人将是机器学习中的一个它可以借鉴最初在1989年提出的神经架构框架(Damasio 1989 a,b)。根据这一框架,感官输入通过以神经层次的方式逐步重新映射而合并成抽象概念,每个更高的层次都记录了更复杂的特征。每个级别中的节点还可以通过自顶向下的投影来恢复其较低级别的组成特征。这种会聚-发散架构可以形成跨越感觉模态的桥梁的表示(Meyer& Damasio 2009; Man等人2013)。至关重要的是,跨通道处理可以适应内感受通道。有人提出,存在感本身或有意识存在的感觉可能是由于内部感觉的预测编码(Seth et al 2012)。理论上,外部对象可以与内部自我平衡参数结合在一起。然而,在实践中,这种不变映射在人脑和机器大脑的文献中仍然是难以捉摸的。感觉会聚的生物结构与深度神经网络的一些变体之间存在有趣的对应关系我们认为,人工神经网络已经准备好应对下一个巨大的挑战,即在内部空间和外部空间之间,在内部稳态数据和外部感觉数据之间建立对应关系。4一台负责自我调节的机器,由柔软而敏感的组织构成自我平衡的机器人将在类似于感觉的东西的帮助下处理信息。比如说,苹果的颜色、味道和质地是如何系统地与日常生活管理的变化相关联的呢?所有这一切都是为了说明这个问题“这让你感觉如何?“可能很快就会被机器所取代。引用1. 布雷 西亚 角2003年。 情感 和社 交类 人机 器人 。 International Journal of Human-Computer Studies59(1-2):119-155.2. 达马西奥1989.大脑通过来自会聚区的多区域激活来结合实体和事件。Neuralcomputation1(1):123-132.3. 达马西奥1989.时间锁定的多区域恢复激活:关于回忆和再认的神经基础的系统级建议。Cognition33(1-2):25-62.4. Damasio,A. 2018. 奇怪的事情:生活、情感和文化的形成。众神5. Di Paolo、E.上午2000.对视野倒置和其他感觉运动中断的稳态适应。在Meyer,J. -一、Berthoz,A.,Floreano,D.,Roitblat,H.,Wilson,S.(编辑),从动物到动物6:第六届适应行为模拟国际会议论文集。剑桥MA:北京:清华大学出版社.6. Di Paolo,E.,2003年。有机启发的机器人:稳态适应和Teleology超越封闭的感觉运动回路。体现和社会性的动力系统方法,197. Doya,K. &Uchibe,E. 2005.网络啮齿动物项目:自我保存和自我繁殖的适应机制的探索。Adaptive Behavior13(2):1498. Legg,S.和Hutter,M.,2007年通用智能:机器智能的定义Minds and Machines17(4):391-444.9. Man,K.; Kaplan,J.; Damasio,H.; Damasio,A. 2013.哺乳动物大脑皮层的神经会聚和 发 散 : 从 实 验 神 经 解 剖 学 到 功 能 性 神 经 成 像 。 Journal of ComparativeNeurology521(18):4097-4111.10. Meyer,K. &Damasio,A. 2009.识别和记忆神经结构中的收敛和发散。神经科学趋势32(7):37611. Parisi,D.2004年。内部机器人。连接科学16(4):325-338。12. Parisi,D.;彼得罗西诺湾2010.有感情的机器人Adaptive Behavior18(6):453- 469.13. Pfeifer,R.; Iida,F.; Lungarella,M. 2014.自下而上的认知:关于生物吸气,身体形态,和软材料。Trends in Cognitive Sciences,18(8):404- 413.14. Jonas,H.一九六六年生命的现象。北京:北京大学出版社.15. Rogers,J.A.; Someya,T.; Huang,Y. 2010.可拉伸电子学材料与力学。Science327(5973):160316. Rus,D. &Tolley,M.T. 2015. 软体机器人的设计、制造与控制。性质521(7553):46717. Seth,A.K.;Suzuki,K.;和Critchley,H. D.2012年。意识存在的内感受性预测编码心理学前沿2:395。
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