基于脑机接口的人与智能机器协同学习
人工智能
2019-04-15 v1 人机交互
摘要
机器学习已成为控制论系统非常流行的方法，并且一直被视为计算智能领域的重要研究。然而，当涉及智能机器时，不仅仅关乎方法论。我们需要考虑系统与控制论，并将人纳入回路。本文的目的如下：（1）将 Facebook 的开放源代码 Facebook AI Research（FAIR）DarkForest 程序与项目反应理论（IRT）整合到新的开放学习系统，即 DDF 学习系统；（2）将 DDF Go 与机器人整合，即机器人 DDF Go 系统；（3）邀请职业围棋棋手参加活动，在现场与智能机器对弈围棋。研究团队将把该技术应用于教育，例如，通过游戏增强儿童学习数学、语言及其他主题时的专注力。借助检测到的脑电波，机器人将能够说出对学生非常切中要害的词语，并在未来协助课堂中的教师。
引用
@article{arxiv.1802.06521,
title = {Human and Smart Machine Co-Learning with Brain Computer Interface},
author = {Chang-Shing Lee and Mei-Hui Wang and Li-Wei Ko and Naoyuki Kubota and Lu-An Lin and Shinya Kitaoka and Yu-Te Wang and Shun-Feng Su},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.06521},
year = {2019}
}
备注
This article will be published in IEEE SMC Magazine, vol. 4, no. 2, 2018