开放世界中基于 SNN 的概念与动作定律在线学习
人工智能
2025-10-30 v4 机器学习
神经与进化计算
机器人学
摘要
我们提出了一种完全自主、仿生认知智能体的架构，该智能体以实现其语义记忆的脉冲神经网络为核心。该智能体探索其所在环境，并以单次方式学习物体/情境概念及其自身动作的概念。物体/情境概念是一元的，而动作概念是由初始情境、运动活动和结果组成的三元组。它们体现了智能体对其环境动作定律的认知。这两类概念具有不同程度的一般性。为了做出决策，智能体查询其语义记忆以获取预期动作的预期结果，并基于这些预测选择要执行的动作。我们的实验表明，智能体能够通过调用先前学习的一般概念来处理新情境，并迅速修改其概念以适应环境变化。
引用
@article{arxiv.2411.12308,
title = {SNN-Based Online Learning of Concepts and Action Laws in an Open World},
author = {Christel Grimaud and Dominique Longin and Andreas Herzig},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.12308},
year = {2025}
}