一种表征感觉运动基元的前符号神经自组织模型
神经与进化计算
2020-07-14 v2 人工智能
计算与语言
摘要
对感觉运动行为的符号与语言表征的获取，是智能体在执行和/或观察自身及他人动作时所进行的一种认知过程。根据皮亚杰的认知发展理论，这些表征在感觉运动阶段与前运算阶段发展起来。我们提出一种模型，将来自视觉刺激的高层信息概念化与腹侧/背侧视觉通路的发展联系起来。该模型采用包含基于 RNNPB（带参数偏置的循环神经网络）的预测感觉模块与水平乘积模型的神经网络架构。我们通过一个机器人被动观察物体以学习其特征与运动来示例该模型。在观察感觉运动基元（即观察一组手臂运动轨迹及其定向物体特征）的学习过程中，前符号表征在参数单元中自组织形成。这些表征单元充当分岔参数，引导机器人识别并预测各种已学习的感觉运动基元。该前符号表征也解释了潜在学习情境下感觉运动基元的学习。
引用
@article{arxiv.2006.11465,
title = {Towards a self-organizing pre-symbolic neural model representing sensorimotor primitives},
author = {Junpei Zhong and Angelo Cangelosi and Stefan Wermter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.11465},
year = {2020}
}