Yazar
Kırtay, M., Vannucci, L., Falotico, E., Öztop, Erhan, Laschi, C.
Basım Tarihi
2017
Basım Yeri
-
IEEE
Konu
Robotlar, Görselleştirme, Karar verme, Sezgisel algoritmalar, Enerji tüketimi, Biyoloji, Kameralar
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
2164-0580
Kayıt Numarası
7d47f7a3-3da7-4a77-aab0-3fea77900a9b
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2017
Notlar
Avrupa Komisyonu; İtalya Dışişleri Bakanlığı, "Ülke Sistemi" Tanıtım Genel Müdürlüğü, İkili ve Çok Taraflı Bilimsel ve Teknolojik İşbirliği Birimi
Örnek Metin
Bazı duygular ve ruh halleri, beynimizin kaçınmak istediği karmaşık ve maliyetli sinirsel hesaplamaların tezahürleri olabilir. Gerçeklere dayanarak optimal bir karara varmak yerine, önsezilere güvenmenin çoğu zaman daha kolay ve bazen daha yararlı olduğunu düşünüyoruz. Bu çalışmada, insansı bir robot için görsel geri çağırma sistemini uygulamak için basit bir sinirsel çağrışımsal belleğin kullanıldığı böyle bir mekanizma için önceden geliştirilmiş bir modeli genişletiyoruz. Modelde, sinir durumundaki değişiklikler (nöral) enerji tüketir ve toplam maliyeti ve bir hafıza modelini geri çağırma süresini en aza indirmek için robotun, minimum sinir durumu değişikliğine yol açacak eylemi yapması gerekir. Bunun için robotun rasyonel davranmayı öğrenmesi gerekiyor ve bunun için de eylemlerinin uzun vadedeki maliyetini keşfetmesi ve bulması gerekiyor. Bu çalışmada bu senaryoda hareket etmek üzere insansı bir robot (iCub) kullanılmıştır. Robota yalnızca bakış yönünü değiştirme eylemi veriliyor. Takviyeli öğrenme (RL) yoluyla robot, hangi durum-eylem çifti dizilerinin minimum enerji tüketimine yol açtığını öğrenir. Daha da önemlisi, RL için ödül sinyali çevre tarafından verilmez ancak gelen görsel uyaranı işlemenin gerçek sinirsel maliyeti olarak dahili olarak elde edilir. Sonuçlar, dahili olarak üretilen ödül sinyaliyle takviyeli öğrenmenin, robotun önemsiz olmayan davranışlarına yol açtığını ve bunun harici gözlemciler tarafından robotun belirli bir görsel modeli 'beğenmesi' olarak yorumlanabileceğini ve aslında yalnızca sinirsel maliyet minimizasyonu ilkesine dayalı olarak ortaya çıktığını göstermektedir.
DOI
10.1109/HUMANOIDS.2016.7803408
