کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4942395 1437252 2017 48 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Autonomous construction and exploitation of a spatial memory by a self-motivated agent
ترجمه فارسی عنوان
ساخت و ساز مستقل و بهره برداری از یک حافظه فضایی توسط عامل خود انگیزه
ترجمه چکیده
ما معماری برای عوامل خود انگیزه پیشنهاد می کنیم که آنها را قادر می سازند دانش خود را از اشیاء و خواص هندسی از طریق تعامل با محیط خود را. خود انگیزشی در اینجا به عنوان گرایش به آزمایش و پاسخ به فرصت های رفتاری که توسط محیط زیست ارائه می شود، تعریف شده است. تعاملات دارای ارزشهای از پیش تعریف شده است که ترجیحات رفتاری درونی را مشخص می کند. هدف بلند مدت این است که برای طراحی عوامل که دانش خود را از محیط خود را از طریق تجربه ساخت، به جای بهره برداری از دانش از پیش کد. با گذشت زمان، عامل روابط میان عناصر محیطی را که اثر متقابل آنها را در بر می گیرد، و درک خود از این عناصر، به شکل ساختار داده ها به نام امضاء تعاملات یاد می دهد. این امضاها به عامل اجازه می دهد که یک معناشناسی سطح پایین را به عناصری که محیط آن را بر اساس ارزشهای تعاملات تشکیل می دهد، بدون دانش از پیش تعریف شده در مورد این عناصر و صرف نظر از تعداد انواع عناصر، تعریف کند. سپس پارامترهای تعامل برای عناصر محلی در فضا مورد استفاده قرار می گیرند و ساختارهای داده ای را که ویژگی های فضایی فضا را مشخص می کنند، به نام امضاء مکان ها و امضاء حضور می نامند. امضاهای مکان و حضور فضایی با استفاده از تعاملات به جای ویژگی های هندسی یا توپولوژیکی مشخص می کنند. عامل این ساختارها را برای حفظ بازنمودهای خودخواهانه از هزینه های محیط اطراف، بدون هیچ تصوری از عناصر که محیط را تشکیل می دهند، و بدون استفاده از مفاهیم فضای هندسی استفاده می کند. آزمایشات با عوامل شبیه سازی شده نشان می دهد که آنها یاد می گیرند در محیط خود رفتار کنند، با در نظر گرفتن اشیاء چند اطراف، رسیدن یا اجتناب از اشیاء با توجه به تعاملات تعاملات که آنها را.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
We propose an architecture for self-motivated agents allowing them to construct their own knowledge of objects and of geometrical properties of space through interaction with their environment. Self-motivation is defined here as a tendency to experiment and to respond to behavioral opportunities afforded by the environment. Interactions have predefined valences that specify inborn behavioral preferences. The long-term goal is to design agents that construct their own knowledge of their environment through experience, rather than exploiting pre-coded knowledge. Over time, the agent learns relations between elements of the environment that afford its interactions, and its perception of these elements, in the form of data structures called signatures of interactions. These signatures allow the agent to attribute a low level semantics to elements that constitute its environment based on valences of interactions, without predefined knowledge about these elements and regardless of the number of element types. Signatures of interaction are then used to localize elements in space and to construct data structures that characterize spatial properties of space, called signatures of places and signatures of presence. Signatures of place and of presence characterize space using interactions rather than geometrical or topological properties. The agent uses these structures to maintain an egocentric representation of affordances of the surrounding environment, without any preconception about the elements that compose the environment, and without using notions of geometrical space. Experiments with simulated agents show that they learn to behave in their environment, taking into account multiple surrounding objects, reaching or avoiding objects according to the valence of the interactions that they afford.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Cognitive Systems Research - Volume 41, March 2017, Pages 1-35
نویسندگان
, , , ,