基于感觉运动回路信息分解的形态计算量化
人工智能
2015-03-18 v1 信息论
math.IT
摘要
近年来，一个代理(agent)如何受其具身(embodiment)影响的问题引起了越来越多的关注。一个新的人工智能领域已经兴起，其基于这样的理念：不理解具身就无法理解智能。我们认为，对具身对代理行为影响的正式量化方法对人工生命和人工智能领域是有益的。代理的身体和环境对其行为的贡献也被称为形态计算。因此，在这项工作中，我们提出了一种基于感觉运动回路信息分解为共享信息、独有信息和协同信息的形态计算量化方法。在基于感觉运动回路形式表示的数值模拟中，我们表明身体和环境的独有信息是形态计算的一个良好度量。结果与我们之前推导的形态计算量化方法进行了比较。
引用
@article{arxiv.1503.05113,
title = {Quantifying Morphological Computation based on an Information Decomposition of the Sensorimotor Loop},
author = {Keyan Ghazi-Zahedi and Johannes Rauh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.05113},
year = {2015}
}
备注
8 pages, 4 figures