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        生物人工智能——從具身認知到具身機器人學

        生物人工智能——從具身認知到具身機器人學

        原標題:生物人工智能——從具身認知到具身機器人學
        文章來源:人工智能學家
        內容字數(shù):23487字

        生物人工智能:從具身認知到具身機器人學的最新進展

        本文綜述了Frontiers in Neurorobotics期刊上發(fā)表的一系列關于生物人工智能的社論文章,這些文章探討了如何從生物系統(tǒng)中汲取靈感,以創(chuàng)建更強大、更靈活的人工智能系統(tǒng)。文章涵蓋了多個主題,包括具身認知、主動學習、文化塑造、以及不同神經(jīng)網(wǎng)絡架構的設計。

        1. 具身認知與主動學習

        多篇文章強調了具身認知的重要性,認為認知并非純粹的信息處理,而是與身體和環(huán)境的相互作用緊密結合的。主動學習在其中扮演著關鍵角色,代理通過與環(huán)境積極互動來學習和適應。例如,“在主動推理下習得文化模式化注意風格”一文展示了基于主動推理的視覺覓食模擬,說明了文化如何塑造注意風格;“具身物體表示學習和識別”一文則提出了一種皮質柱網(wǎng)絡架構,通過自監(jiān)督主動學習改進物體分類。

        2. 文化與社會認知

        文章也探討了文化和社會互動對認知發(fā)展的影響。“在主動推理下習得文化模式化注意風格”一文深入研究了文化工藝品對注意風格的塑造;“參與的劃分:為人工智能進行意義建構和社會形態(tài)塑造”一文則提出“社會形態(tài)塑造”的概念,強調了社會認知對人工智能發(fā)展的意義,并建議通過參與式意義建構來促進人工智能與人類的互動。

        3. 植物啟發(fā)的機器人技術與自主性

        “實施植物啟發(fā)的機器人技術”一文提出了一種新穎的視角,將植物作為軟機器人的靈感來源,強調植物的模塊化架構和高度可塑性,并認為這可以啟發(fā)“growbots”領域的發(fā)展。文章還對自主性的概念進行了重新思考,認為生物的自主性與基于系統(tǒng)可操作性的概念有所不同。

        4. 神經(jīng)網(wǎng)絡架構與動態(tài)環(huán)境適應

        幾篇文章介紹了新的神經(jīng)網(wǎng)絡架構,以增強具身系統(tǒng)在動態(tài)環(huán)境中的操作能力。“避免災難:主動樹突支持動態(tài)環(huán)境下的多任務學習”一文提出了一種利用主動樹突的架構,實現(xiàn)了多任務學習和持續(xù)學習;“以目標為導向的具有基于習慣的自適應感覺映射網(wǎng)絡的行為”一文則提出了一種基于習慣的機器人控制器模型,展示了機器人如何通過探索和重復學習。

        5. 能原理、意義建構與情感

        一些文章探討了能原理(FEP)在人工智能中的應用,以及如何利用FEP來解決意義問題。“意義問題:能原則和人工代理”一文探討了FEP與具身認知之間的關系;“Social neuroAI: social interaction as the “dark matter” of AI”一文則將FEP與社交學習結合,認為社交互動是高級認知能力的基礎;“Am I (Deep) Blue?音樂制作AI與情感意識”一文則探討了AI在音樂創(chuàng)作中的應用,并強調了情感意識的重要性。

        6. 具身智能與計算的實體性

        文章強調了認知的實體性,認為認知與物質性和實體性緊密相連。“留意物質:活性物質、軟機器人和仿生人工智能的制造”一文主張認知現(xiàn)象與其物質性深深交織,并認為人工智能的發(fā)展需要考慮物質過程本身。文章還探討了多種建模生物智能的方法,強調了從系統(tǒng)與環(huán)境的互動中理解認知的重要性,并最終得出“沒有身體,就沒有思維”的結論。

        總而言之,這些文章共同展現(xiàn)了生物人工智能領域蓬勃發(fā)展的態(tài)勢,以及對更具實體性、更靈活、更智能的人工智能系統(tǒng)的持續(xù)探索。 它們強調了從生物系統(tǒng)中汲取靈感的重要性,并為未來人工智能的發(fā)展提供了新的方向和思路。


        聯(lián)系作者

        文章來源:人工智能學家
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        作者簡介:致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構

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