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A.V. Samsonovich et al. / Procedia Computer Science 186 (2021) 449–455 PAGE 453
PAGE 454 A.V. Samsonovich et al. / Procedia Computer Science 186 (2021) 449–455
基于大脑启发的社会情感智能行为者通用框架的认知个体发育建模建议
摘要
人们提出了许多方法来模拟虚拟演员的社会情感行为,如智能导师、创意助理或团队伙伴。它们仍然缺乏人类认知和情感的“魔力”:为一种范式构建的系统似乎不可思议地超出了它的边界。另一方面,自然认知系统可以适应意想不到的环境和范式。为了捕捉自然认知发展的鲁棒性,本文提出了一种新的方法,该方法能够在嵌入意外环境的模型认知系统中形成更高的认知能力。这是在先天结构与界面通道和环境特征自然发展结合的基础上实现的。用作本研究基础的eBICA认知架构结合了理性、认知和躯体因素。它的构件是道德图式和语义地图。在我们之前对eBICA认知架构研究的基础上,目前的工作将其提升到了一个新的水平。据认为,所提出的方法能够基于统一的观点解释许多与人类认知个体发育相关的事实和奥秘,并能够为强大的人工智能提供基础。
关键词:认知发展;强大的AI;符号接地;认知架构;情商;语义映射
1。 介绍
强人工智能发展的关键问题之一是关键胚胎问题,即认知系统学习能力的最小集合等。允许它独立地发展到成人的认知水平。在过去,有很多猜测认为高等人类能力——例如对于自然语言来说——是与生俱来的[1],即使在今天,那些过去的争论也很难解决。另一方面,看看自然个体发育的一些事实。众所周知,要形成一个认知上成熟的成年人,需要某些发育条件。例如,一个孩子当然必须能够自愿行动并实现自己的目标。此外,形成社交能力需要与他人互动[2]。同时,包括视觉或听觉在内的主要感官形式的可用性,并不是达到成人认知水平的先决条件。这些和其他细节记录在许多研究中[3-10]。例如,众所周知,一个孩子在三到四岁时会经历一次所谓的认知飞跃,在此期间,他(她)们会发展出一系列更高的认知能力,包括更复杂的自我概念、思维理论(理解其他思维的能力[5,9])、情景记忆[10]、更高的情绪、对自己的时间直觉概念[6]、对现实和可能性的直觉概念、基于假设进行推理的能力、发展复杂社会关系的能力等等。人们对这种认知飞跃现象的本质和潜在机制知之甚少。例如,。目前还不清楚这是由于大脑自发的自组织,还是由于某种基因程序的激活。
AI开发者从这些观察中能学到什么?我们能,并且应该手工设计和实现智能代理的所有关键能力吗——或者我们应该让它们通过自组织、适应和学习自发地出现和发展?在多次失败的尝试后,第一种方法似乎更容易,但它是危险的,因为创建的系统将只能做它被创建的事情,在这个任务圈之外,它将是绝对无助的,无论它可能接受多少训练。这是弱人工智能的标志。与此同时,人类能够独立学习如何解决几乎任何可解决的问题,即使不是以最有效的方式,这是(未来)强大的人工智能的标志。
总的来说,在计算机科学中,特别是在机器人学中,有一个符号基础问题:将系统的内部符号和表示绑定到嵌入它的环境元素的问题。当系统是在一个先验已知的环境中为一个特定的范式和特定的目标而创建的,那么就没有什么难题了。当认知系统被创建为具有某些内部驱动力的“黑箱”,并且与它们相关联的是用于感觉输入和行为控制的接口通道时,就会出现完全不同的情况。该系统随后被嵌入到未知环境中。接口通道与环境的连接也不是先验已知的。在这种情况下,从系统的角度来看,环境是一个“黑箱”,系统的任务是研究它,学习如何在其中生存,如何设定和实现满足其内部需求的合理目标。原则上,这可能是开发强大人工智能的范例。这个想法与最近提出的其他方法(例如。[12]). 然而,这类问题在一般情况下如何解决仍不清楚。
考虑生物学的例子。电鱼,如鳗鱼,通过让电流通过周围的水并测量水对电流的阻力来发展“看到”三维周围的能力,从而对海洋环境进行三维电子断层扫描。这种能力的发展机制仍然是个谜[13]。同样神秘的是,在上述认知飞跃过程中,人类出现了更高的认知能力。表观遗传机器人领域也存在类似或相关的挑战——无论是在物理环境还是虚拟环境中。例如,假设虚拟环境中的化身可以感知与其头部的位置和方向相对应的图像和声音。它还可以导航环境,与环境中的对象交互,产生言语行为等。然而,如果没有这些接口通道与内部表示的先验绑定,实现代理的统一性和完整性可能并不容易。为了做到这一点,系统需要意识到它的行为和感知之间的因果联系,以及内部表现和认知过程。然而,这还不够。系统如何理解所有感知到的声音和图像、执行的动作等?与同一个自我的意志和经历有关?这个自我如何被
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