No. 137 de natural para inteligência encarnada artificial está aprendendo profundamente a solução … compra de reunião com bitcoin

Os pesquisadores têm tentado modelar tais capacidades cognitivas em sistemas artificiais por um longo tempo, primeiro em computadores [newell1961, russell1995] e mais recentemente também em robôs [lungarella2003, asada2009]. Curiosamente, as recentes teorias da cognição incorporada [anderson2003] e da cognição fundamentada [barsalou2008] destacaram como a presença de um corpo, dotado de capacidades de ação e percepção, é crucial para o surgimento da inteligência. Gráfico de dificuldade Bitcoin a esta luz, os robôs se tornaram ferramentas ainda mais interessantes para entender a inteligência humana; ao mesmo tempo, o impacto positivo que os robôs verdadeiramente inteligentes podem ter na nossa sociedade é fácil de prever e claramente impressionante. No entanto, embora os robôs estejam se tornando cada vez mais sofisticados, em termos de aparência, tecnologia e habilidades motoras, suas habilidades de interação ainda são muito limitadas; isso é verdade tanto para a interação com o ambiente não estruturado real (e.G.


Objetos e espaços desconhecidos) e ainda mais dramaticamente para a interação com as pessoas.

Notavelmente, o mundo da inteligência artificial foi recentemente transformado pelo crescente sucesso dos algoritmos de aprendizagem profunda em muitos campos de computação aplicada: e.G., processamento de fala, processamento de imagem, mineração de dados, finanças, genômica [lecun2015]. Como comprar bitcoins con paypal alimentado por estratégias de aprendizagem de reforço inteligente, redes neurais profundas estão jogando com sucesso jogos de vídeo que excedem as habilidades humanas [mnih2013], e eles ainda bateram os melhores jogadores humanos profissionais em go [silver2016]. Com o crescente interesse pelas tecnologias robóticas, era natural esperar que os pesquisadores tivessem tentado aplicar estratégias de aprendizado profundo à aprendizagem de robôs. Até agora, isso trouxe resultados promissores, mas ainda em contextos muito limitados, em particular para o aprendizado de mapeamentos visuomotores que permitiriam coordenação olho-mão [levine2016], apreensão [pinto2016], manipulação [yang2017].

De um ponto de vista mais geral, ainda não está claro se as abordagens de aprendizagem profunda poderiam ser a solução para alguns dos problemas antigos da inteligência artificial, como por exemplo a emergência de símbolos [taniguchi2015], aterramento [harnad1990, coradeschi2013] e ancoragem [coradeschi2003]. ], e se eles poderiam ser um acréscimo poderoso a arquiteturas cognitivas mais gerais [vernon2016], que tentam obter inteligência artificial combinando insights da psicologia, da sensibilidade cognitiva e da neurociência com ferramentas computacionais avançadas.

O aprendizado profundo vai revolucionar a inteligência robótica em particular, e o campo da robótica em geral? Os algoritmos de aprendizagem profunda são a solução para a inteligência artificial incorporada? Ou a aprendizagem profunda é apenas uma ferramenta computacional de bom desempenho para obter boas soluções para pequenos sub-problemas? Como combinar essas abordagens baseadas em dados com a modelagem explícita inspirada nas teorias da ciência cognitiva e da psicologia computacional? Qual o papel a ser desempenhado pelas arquiteturas cognitivas? Qual é o papel a ser desempenhado pelas abordagens de raciocínio de IA baseadas em regras e baseadas em símbolos?

Esta reunião de shonan tentará responder a esta pergunta (e gerar possivelmente mais pergunta!). Nós conseguiremos isso reunindo cerca de 30-40 pesquisadores seniores internacionais de diferentes disciplinas: ciência cognitiva, psicologia experimental e do desenvolvimento, neurociência, robótica, inteligência artificial, aprendizado de máquina, interação homem-robô e homem-máquina. Bitcoin testnet explorer após a experiência bem-sucedida de reuniões recentes de shonan sobre tópicos relacionados (nos quais alguns dos organizadores e palestrantes convidados desta proposta estavam participando), não teremos um programa detalhado para os cinco dias, mas vamos conduzir ativamente a discussão de um tema inicial muito geral (inteligência artificial encarnada) para convergir para um tópico menor e mais focalizado (a ser definido pela discussão), será o tema de uma publicação conjunta a ser preparada por todos os participantes após a reunião (eG “ combinando o raciocínio simbólico baseado em regras com o aprendizado sensório-motor profundo para uma colaboração eficiente entre humanos e robôs: avanços recentes e direções promissoras ”.