发现空间——在朴素智能体的感觉运动经验中 grounding 空间拓扑与度量规则性
机器人学
2018-10-04 v2 人工智能
机器学习
摘要
依据感觉运动依存理论，我们从基础的感觉运动视角研究空间感知问题。尽管空间在我们感知世界中无处不在，空间概念的起源仍 largely 神秘。例如在人工感知语境中，该问题通常通过让工程师预先定义智能体所面临问题的空间结构来规避。我们在此表明，空间的结构可由朴素智能体以感觉运动规则性的形式自主发现，其对应于所谓的补偿性感觉经验：这些经验可由智能体或其环境生成。通过检测此类补偿性经验，智能体可推断其身体运动的外部空间的拓扑与度量结构。我们提出了这些规则性本质的理论描述，并在装备了类眼传感器并与物体交互的模拟机械臂上阐释该方法。最后我们展示了如何利用这些规则性构建传感器外部空间构型的内部表征。
引用
@article{arxiv.1806.02739,
title = {Discovering space - Grounding spatial topology and metric regularity in a naive agent's sensorimotor experience},
author = {Alban Laflaquière and J. Kevin O'Regan and Bruno Gas and Alexander Terekhov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.02739},
year = {2018}
}
备注
59 pages, 16 figures, submitted to Neural Networks