如其所是的临界性：具身智能体中作为自组织临界性的组织不变性
适应与自组织系统
2017-12-14 v3 无序系统与神经网络
统计力学
神经与进化计算
神经元与认知
摘要
本文概述了一种设计自适应智能体使其自身驱动至临界点附近的方法论途径。使用综合方法我们构建了一个概念模型，该模型不指定生成临界性的机制需求，而是利用能够复现临界行为的组织结构的维持。我们的方法利用了著名的普适性原理，该原理将临界现象分类为少数系统的普适类，独立于其特定机制或拓扑。特别地，我们实现了一个由神经网络控制的人工具身智能体，该神经网络维持从临界点处的晶格伊辛模型随机采样的相关结构。我们在两个经典强化学习场景中评估该智能体：Mountain Car基准和Acrobot双摆，发现在两种情况下神经控制器都达到一个临界点，该点与智能体行为两种机制之间的过渡点重合，最大化神经元与感觉运动模式之间的互信息。最后，我们讨论这种综合方法对于理解与生物和认知系统中普遍存在的临界性相关的更深层原理的可能应用。
引用
@article{arxiv.1704.05255,
title = {Criticality as It Could Be: organizational invariance as self-organized criticality in embodied agents},
author = {Miguel Aguilera and Manuel G. Bedia},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.05255},
year = {2017}
}