为了一个机器人增强的社会,人类和机器人的相互理解:共享体现认知的关键发展

科学领域:

• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 人工智能的人工智能
• 认知科学 认知科学

背景情况:

• 从历史上看,机器人仅限于工业应用,没有真正的自主性或协作能力.
• 当前的工业和社会革命需要具有先进的自主性,智能和协作的机器人,以实现广泛的社会融合.
• 开发这样的机器人需要多学科的创新和明确的设计策略.

研究的目的:

• 解决一个基本的问题,即是否要追求一个单一的,可大规模生产的机器人模板,还是采用生物灵感的开发方法来创建自主,智能,协作机器人.
• 倡导生物启发的方法,植根于体内认知科学,作为一个更实用的前进道路.
• 突出人机交互和相互理解在实现有效协作的关键作用.

主要方法:

• 两种设计理念的比较分析:一个统一的模板 (由嵌入式人工智能 (EAI) 支持) 与一个生物启发的开发方法.
• 专注于体现的概念及其在EAI和生物灵感模型中的不同影响.
• 强调人类与机器人的协作互动的重要性,包括物理和认知方面.

主要成果:

• 该研究认为,生物启发的方法,模仿体现认知科学的计算结构,优于EAI方法.
• 体现是两种方法中的一个核心概念,但被不同的解释,生物启发的方法提供了更多的实际含义.
• 有效的人机协作需要深层次的相互理解,通过体现认知架构的结构等价性来实现.

结论:

• 生物启发的开发方法被介绍为一个更可行的路线图,用于创建真正的自主,智能和协作机器人.
• 成功的人机协作取决于第一人称,积极获得经验,而不是被动的知识转移.
• 未来的机器人技术进步应该优先考虑设计,以促进人类和机器人之间真正的相互理解和体现的互动.