文献

J-GLOBAL ID：201402269399065470   整理番号：14A0523156

認知脳の自己組織化と合成:神経ロボティックス研究

Self-Organization and Compositionality in Cognitive Brains: A Neurorobotics Study

著者 (1件)： TANI Jun (KAIST, Daejeon, KOR)
資料名： Proceedings of the IEEE  (Proceedings of the IEEE)
巻： 102  号： 4  ページ： 586-605  発行年： 2014年04月 
JST資料番号： D0378A  ISSN： 0018-9219  CODEN： IEEPAD  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間脳の驚くべき側面は,獲得知識と技能の結合を通した多様な思考/イメージ/行動の生成にある。認知コンピテンシは合成原則:全体の意味は部分意味の1機能である(言語に関して言えば,複雑表現の意味は構成表現の意味と結合規則によって決定される),によって表現される。認知脳の合成はどう実現されるのか。連続神経動的系による高次認知の構成方法を提案し,ロボットによって例証した。モデルの基本フレームワークとして,知覚シーケンスの予測/認識学習,および機能階層構造を解説した。その上で,動的ニューラルネットワークを用いてロボット実験,A)ボトムアップ/トップダウン相互作用を介した行動意図の動的変化,B)プロト-言語と挙動との連想学習,C)機能階層構造の自己組織化を介した合成行動の学習,D)原始行動の自発的結合を生み出すための学習,を行った。その結果,合成は物理世界のトップダウン意図プロセスと知覚現実のボトムアップ認識とのインタラクティブ学習を介して,自己組織化動的構造によって獲得されることを示した。ロボットシミュレーションによって,非線形動的現象が高次機能の実現に不可欠な役割を果すことを説明した。

シソーラス用語： カオス ,  *認知モデル ,  *知能ロボット ,  *動的系 ,  *ニューラルネットワーク ,  自己組織化 ,  神経生理 ,  合成 ,  機械学習 ,  階層構造 ,  行動科学 ,  脳
準シソーラス用語： ニューラルネットワークモデル ,  感覚運動制御 ,  連想学習 ,  コンピテンシィ ,  認知脳科学

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 認知 ,  脳 ,  自己組織化 ,  神経 ,  ロボティックス ,  研究