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学習は,脳ベースのデバイスから,そしてその内での学習です.

Gerald M Edelman1

  • 1Neurosciences Institute, 10640 John Jay Hopkins Drive, San Diego, CA 92121, USA. edelman@nsi.edu

Science (New York, N.Y.)
|November 17, 2007
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

研究者は,自律的な環境分類のために,シミュレートされた脳を持つ脳ベースのデバイス (BBD) を開発しました. これらのBBDは,脳機能の洞察とハイブリッドインテリジェントマシンの潜在的な応用を提供します.

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科学分野:

  • 神経科学は神経科学である.
  • ロボット工学 ロボット工学 ロボット工学
  • 人工知能 (AI) とは,人工知能 (AI) のことです.

背景:

  • 伝統的なAIロボットは,明示的なプログラミングに依存しています.
  • 生物ベースのモバイルデバイスは,自律的な操作に新しいアプローチを提供します.
  • シミュレートされた脳によって,デバイスは,事前に定義された指示なしに環境信号を処理することができます.

研究 の 目的:

  • 2つの新しい脳ベースのデバイス (BBDs),ダーウィンVIIとダーウィンXを記述します.
  • BBDの自律的な分類能力を示すために.
  • ハイブリッドマシンの開発におけるBBD原理の潜在能力を探求する.

主な方法:

  • 模擬脳を持つ生物学的ベースのモバイルデバイスの構築.
  • 環境からの自律的な信号分類の実施.
  • オブジェクト認識と行動的リンクのためのインストゥルメンタル・コンディショニングの活用 (ダーウィンVII).
  • "何"",いつ"",どこで"のキュー統合 (ダーウィンX) のエピソード記憶の開発.

主要な成果:

  • ダーウィン7世は,物体を認識し,カテゴリーを楽器的条件付けで行動と結びつけることに成功した.
  • ダーウィンXは,エピソード的な記憶を形成し,環境のシグナルを使用して標的を特定する能力を実証しました.
  • 両方のBBDは,自律的な環境信号分類を示した.

結論:

  • 脳ベースのデバイスは,脳のメカニズムを理解するためのプラットフォームを提供します.
  • BBDの原理は,ハイブリッドマシンの開発に役立つ.
  • ハイブリッドマシンは,BBD学習機能をプログラム制御システムと統合できます.