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J-GLOBAL ID：201902252958860182   整理番号：19A1048076

脳とロボットにおける意思決定-学際的アプローチの場合【JST・京大機械翻訳】

Decision-making in brains and robots - the case for an interdisciplinary approach

著者 (6件)： Lee Sang Wan (Department of Bio and Brain Engineering, Program of Brain and Cognitive Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon, Republic of Korea) ,  Lee Sang Wan (KAIST Institute for Artificial Intelligence, Daejeon, Republic of Korea) ,  Lee Sang Wan (KAIST Institute for Health, Science, and Technology, Daejeon, Republic of Korea) ,  Seymour Ben (Computational and Biological Learning Laboratory, Department of Engineering, University of Cambridge, Trumpington Street, Cambridge CB2 1PZ, UK) ,  Seymour Ben (Brain Information Communication Research Laboratory Group, Advanced Telecommunications Research Institute International, Kyoto, Japan) ,  Seymour Ben (Center for Information and Neural Networks, National Institute for Information and Communications Technology, 1-4 Yamadaoka, Suita, Osaka, 565-0871, Japan)
資料名： Current Opinion in Behavioral Sciences  (Current Opinion in Behavioral Sciences)
巻： 26  ページ： 137-145  発行年： 2019年 
JST資料番号： W3043A  ISSN： 2352-1546  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 強化学習は,試行錯誤学習のための一般的な方法を記述し,自律ロボットにおける最適制御と脳における意思決定の両方のための主要な枠組みとして出現した。しかし,それらの一般的な根にもかかわらず,これらの2つの圃場は大きく独立して進化した。この観点において,著者らは,それぞれ,他からの洞察によって潜在的に対処される可能性のある問題を考察し,学際的アプローチが両方の進歩を大きく加速できることを論じた。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適制御 ,  試行錯誤学習 ,  *ロボット ,  *意思決定 ,  強化学習 ,  自律ロボット ,  *境界領域

分類 (1件)： 中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (4件)： 脳 ,  ロボット ,  意思決定 ,  学際的