从科学与技术研究所的奥地利:gydF4y2Ba

机器人系统由神经网络控制的自发发展自组织行为。研究人员提出一个新颖的学习规则在PNAS上解释感觉运动智力的发展。gydF4y2Ba

是有趣的观察一个机器人探索其物理可能性和环境,随后发展不同的自学成才的行为没有任何指示。在他们的论文中(DOI: 10.1073 / pnas.1508400112)发表在10月26日,2015年在《美国国家科学院学报》(《美国国家科学院学报》),拉尔夫Der马克斯普朗克研究所的教授在科学、数学和Georg Martius博士后科学与技术研究所,研究员(是奥地利),演示感觉运动智能机器人的出现基于他们提出学习规则……gydF4y2Ba

…为了测试他们的假设,作者使用bioinspired机器人组成的人形和昆虫机器人物理现实的计算机模拟。机器人收到他们的身体感官输入但不给予任何形式的指令或任务。可以观察到的是一个丰富的节奏谱行为的机器人探索各种运动。仅仅因为紧密耦合的环境下,身体和大脑(在这种情况下一个人工神经网络),机器人可以获得反馈他们的情况和适应很快。再加上一个简单的,博学的self-model,允许他们发展一种感觉运动智能…(gydF4y2Ba全文gydF4y2Ba)(gydF4y2Ba纸gydF4y2Ba)(gydF4y2Ba视频和其他材料gydF4y2Ba)gydF4y2Ba