智能机器人行为能力的
人工智能与智能机器人的关系

人工智能与智能机器人的关系近年来,随着科技的快速发展,人工智能(Artificial Intelligence, AI)和智能机器人(Intelligent Robotics)开始在各个领域中发挥越来越重要的作用。
人工智能作为一门研究和开发以智能机器行为为目标的学科,与智能机器人有着密切的关系。
本文将探讨人工智能和智能机器人之间的关系,并分析其对社会、经济和生活的影响。
一、人工智能和智能机器人的定义与特点人工智能是指使计算机具备类似人类智能的能力,包括感知、学习、推理、决策等一系列智能行为。
而智能机器人则是一种具备感知、思考和行动能力的机器人,能够自主完成各种任务。
二、人工智能与智能机器人的相互关系人工智能和智能机器人是相互依存、相互促进的关系。
人工智能是智能机器人的核心技术,通过人工智能的算法和模型,智能机器人能够感知环境、学习知识、做出决策并执行任务。
同时,智能机器人的发展也推动了人工智能的进步,进一步推动了人工智能在各个领域的应用和发展。
三、人工智能和智能机器人的应用领域1. 工业生产领域:智能机器人在工业生产中的应用已经相当广泛,可以代替人工完成繁重、危险的工作任务,并提高生产效率和质量。
2. 医疗卫生领域:智能机器人可以在手术中辅助医生进行精细的操作,提高手术的成功率和安全性;同时,还可以在养老院等场所为老人提供照料服务。
3. 教育领域:智能机器人可以作为辅助教学工具,在教育过程中帮助学生提高学习效果,也可以提供个性化的教育服务。
4. 交通运输领域:智能机器人在自动驾驶汽车、智能交通等方面的应用有着巨大潜力,可以提高交通效率和安全性。
5. 家庭生活领域:智能机器人可以帮助家庭完成各种家务,如打扫卫生、准备饭菜等,提高家庭生活的便利性。
四、人工智能和智能机器人的挑战和影响1. 就业市场:随着智能机器人的广泛应用,一些传统劳动力可能会被取代,从而对就业市场带来冲击。
但同时,智能机器人的发展也会创造出一系列新的就业机会,比如机器人维护和开发相关人员等。
AI机器人的自主学习和适应能力

AI机器人的自主学习和适应能力近年来,人工智能(AI)机器人的发展飞速,其自主学习和适应能力成为研究和应用的焦点。
AI机器人的自主学习和适应能力是指其能够通过自身的学习和经验积累,从而不断适应和改进自己的行为和决策能力。
本文将讨论AI机器人的自主学习和适应能力在智能交互、自动驾驶以及医疗领域的应用,并探讨其可能面临的挑战和未来发展方向。
一、自主学习和适应能力在智能交互中的应用在智能交互领域,AI机器人的自主学习和适应能力被广泛应用于语音识别、自然语言处理和情感分析等方面。
通过大数据的训练和深度学习算法的运用,AI机器人能够更好地理解和回应人类的语言和情感。
例如,智能音箱能够根据用户的喜好和需求,智能推荐音乐、讲故事、提供天气预报等功能。
AI机器人还可以通过自主学习和适应能力,不断优化交互体验,提供更加个性化、智能化的服务。
二、自主学习和适应能力在自动驾驶中的应用自动驾驶是AI机器人自主学习和适应能力的另一个重要应用领域。
通过感知、决策和控制等技术,AI机器人能够实现自主导航和预测,确保行车安全和效率。
在自动驾驶汽车中,AI机器人通过自主学习和适应能力,能够根据道路环境和交通情况,做出相应的驾驶决策,如变道、超车等。
同时,AI机器人还能通过大数据的分析和学习,不断提升驾驶技能和行驶平稳性,提高自动驾驶汽车的安全性和舒适性。
三、自主学习和适应能力在医疗领域的应用医疗领域是AI机器人自主学习和适应能力的另一大应用场景。
AI机器人可以通过自主学习和适应能力,对医学知识进行深入学习和理解,帮助医生进行诊断和治疗。
例如,在医学影像诊断中,AI机器人可以通过自主学习和适应能力,自动分析和判读病例,提供高效准确的诊断结果。
此外,AI机器人还可以根据医生的工作量和经验进行学习,自主调整和优化诊疗方案,提高医疗效率和质量。
然而,AI机器人的自主学习和适应能力也面临一些挑战。
首先,数据的质量和规模对于机器人的学习和适应能力至关重要。
《智能机器人》阅读练习及答案

《智能机器人》阅读练习及答案智能机器人智能机器人是近年来科技领域的一项重要研究成果,它融合了人工智能和机器人技术,具备人类的思维和行为能力。
智能机器人被广泛应用于各个领域,如制造业、医疗保健、农业等,为人们的生活和工作带来了巨大的便利。
本文将介绍智能机器人的相关知识,并提供阅读练习和答案,以便读者加深对该领域的理解和应用。
一、智能机器人的基本概念及技术原理智能机器人是指能够感知环境、学习和适应环境并与人类进行交互的机器人。
它不仅能够执行预定的任务,还能够根据环境变化和任务需求做出灵活的决策。
智能机器人的核心技术包括机器视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习等。
1. 机器视觉机器视觉是智能机器人获取环境信息的一种重要方式。
通过摄像头或传感器捕捉物体的图像或视频,并通过图像处理算法进行图像识别和分析,从而实现对环境的感知和理解。
例如,智能机器人可以通过机器视觉技术识别人脸、物体,甚至可以进行目标跟踪和图像识别等功能。
2. 语音识别与自然语言处理语音识别和自然语言处理是智能机器人实现与人类交互的重要技术。
语音识别技术通过语音信号的采集和分析,将语音转换为可理解的文本或命令。
自然语言处理技术则负责对识别出的文本进行语义理解和处理,使智能机器人能够理解和回应人类的口头指令。
3. 机器学习机器学习是智能机器人实现自主学习和适应能力的关键技术。
通过对大量数据进行训练和学习,智能机器人可以从中发现规律和模式,并根据学习到的知识做出相应的决策。
例如,智能机器人可以通过机器学习算法优化路径规划,提高运动控制的精度和效率。
二、阅读练习:智能机器人的应用场景请阅读以下文章,并回答下列问题:随着智能技术的快速发展,智能机器人在各个领域都得到了广泛应用。
下面是智能机器人在几个典型领域的应用场景:1. 制造业智能机器人在制造业领域有着广泛的应用,可以替代人工完成单调重复的劳动任务,提高生产效率和产品质量。
例如,在汽车制造工厂中,智能机器人可以完成焊接、组装等工序,大幅度减少人工操作的时间和错误率。
什么是智能机器人

什么是智能机器人智能机器人是指具备人工智能技术的机器人系统,能够模拟人类行为和思维,并具备学习、适应和交流的能力。
智能机器人结合了计算机科学、机械工程和人工智能等多个领域的研究成果,旨在实现人机交互、自主决策和任务执行等功能。
智能机器人已经广泛应用于家庭、医疗、制造、农业等各个领域,为人类生活和工作带来了诸多便利。
一、智能机器人的发展历程智能机器人的发展自20世纪50年代以来,经历了几个重要的阶段。
初始阶段,智能机器人主要用于产业生产线上的重复性劳动,如汽车制造业中的焊接、装配等工作。
随着计算机技术的进步和人工智能理论的发展,智能机器人逐渐具备了感知、决策和控制的能力,进入了第二个阶段。
现在,智能机器人已经能够在家庭环境中执行简单的家务、陪伴老人和儿童等任务,成为了人们生活的重要伙伴。
二、智能机器人的核心技术智能机器人的核心技术包括感知技术、决策技术和控制技术。
感知技术使机器人能够感知外界的环境信息,包括视觉、听觉、触觉等。
其中,计算机视觉技术可以使机器人通过摄像头获取图像信息,并通过图像处理算法进行物体识别和场景理解。
决策技术使机器人能够根据感知到的信息做出合理的决策,包括路径规划、物体抓取等。
控制技术用于实现机器人的运动控制和操作能力,包括运动学建模、运动规划和力控制等。
这些核心技术的不断创新和突破使得智能机器人的性能得到了极大提升。
三、智能机器人的应用领域智能机器人的应用领域非常广泛。
在家庭领域,智能机器人可以扮演家庭保姆的角色,负责打扫卫生、照料儿童和老人等工作。
在医疗领域,智能机器人可以协助医生进行手术操作,提高手术的精确性和安全性。
在制造领域,智能机器人可以代替人力进行高强度和危险作业,提高生产效率和产品质量。
在农业领域,智能机器人可以进行农田作业和农作物采摘等工作,提高农业生产的效益。
此外,智能机器人还可以应用于教育、娱乐、交通等多个领域,为人们提供更加便利的服务和体验。
四、智能机器人的未来发展随着科技的不断进步,智能机器人在未来的发展前景十分广阔。
智能机器人的功能

智能机器人的功能智能机器人是一种能够模拟和执行人类行为的机器人系统,具有自主学习、推理和解决问题的能力。
它可以通过感知环境、分析数据和与人类进行交互来完成各种任务。
下面是智能机器人的一些常见功能。
第一,导航和路径规划。
智能机器人可以通过激光雷达、摄像头等传感器感知环境,并利用算法和地图数据进行导航和路径规划,从而实现自主移动和避障。
它可以在办公室、仓库、医院等室内环境中自由行走,为人们提供导航服务,或者在工业生产线上完成物品搬运任务。
第二,语音和图像识别。
智能机器人能够理解人类的语音指令,识别不同语言的语音,并根据指令执行相应的任务。
同时,它还可以识别人脸、物体和场景,和人类进行面部表情、手势等非语言交互。
这种能力使得智能机器人可以用于语音助手、智能家居控制、安全监控等应用场景。
第三,服务和陪伴。
智能机器人可以提供各种服务,如餐饮服务、酒店服务、医疗陪护等。
它可以根据用户需求自主导航到指定地点,帮助用户点餐、领取物品等。
同时,智能机器人还可以展示情感和情感反应,例如对用户进行问候和安慰,缓解用户的焦虑和孤独感。
第四,教育和娱乐。
智能机器人可以担任教育辅助工具的角色,为儿童提供个性化的学习内容和辅导。
它可以根据学生的特点和需求,制定学习计划,提供指导和反馈。
同时,智能机器人还可以提供娱乐功能,例如唱歌、跳舞、讲故事等,为用户带来愉悦和娱乐。
第五,健康和医疗。
智能机器人可以配备生理和健康传感器,用于监测人体健康状况和提供医疗服务。
它可以收集和分析用户的生理数据,如心率、血压等,为用户提供健康评估和建议。
同时,智能机器人还可以提供药物提醒、康复训练等功能,帮助用户管理疾病和康复过程。
总之,智能机器人的功能多样化,可以广泛应用于不同领域和行业。
随着人工智能和机器学习的不断发展,智能机器人的功能将进一步扩展和丰富,为人们的生活和工作带来更多便利和创新。
AI机器人的学习与自适应能力

AI机器人的学习与自适应能力近年来,人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)技术的发展迅猛,其中的一个重要方向就是开发智能机器人。
与传统机器人相比,AI机器人不仅具备执行特定任务的能力,更重要的是具备学习和自适应的能力。
本文将探讨AI机器人的学习与自适应能力,以及相关领域的发展前景。
一、AI机器人的学习能力AI机器人的学习能力是其成为智能机器人的关键特征之一。
传统的机器人需要经过严格的编程和指令才能执行任务,而AI机器人则可以通过学习来不断提升自己的能力。
这一学习能力是通过机器学习算法和深度学习神经网络实现的。
机器学习算法可以使AI机器人从大量的数据中学习并提取规律,从而不断改善自己的性能。
例如,一个AI机器人可以通过分析大量的图像数据学习到分类物体的能力,进而在执行任务时能够更加准确地辨别不同的物体。
此外,机器学习还可以让AI机器人学习到面对不同情况时的应对策略,使其能够更加智能地处理复杂的问题。
深度学习神经网络则扩展了机器学习的能力,使AI机器人能够模拟人类大脑的神经网络结构,从而实现更加复杂的学习和推理能力。
通过构建多层的神经元网络,AI机器人可以通过学习输入和输出之间的关系,来理解和模拟人类的认知和决策过程。
这种深度学习的能力使得AI机器人可以在处理自然语言、图像识别、自动驾驶等领域达到更高水平的性能。
二、AI机器人的自适应能力除了学习能力,AI机器人还具备自适应能力,可以根据外界环境和任务的变化而做出相应调整。
这种自适应能力可以使得AI机器人在不同的场景和任务中表现出更好的性能。
自适应能力是通过感知和反馈机制实现的。
AI机器人可以通过感知外界环境的传感器获取实时信息,并根据这些信息作出相应的反应。
例如,一个智能家居机器人可以通过传感器感知房间的温度、湿度等参数,进而自动调整空调和加湿器的运行状态,以提供舒适的居住环境。
除了感知环境的能力,AI机器人还能通过对任务执行结果的反馈来自动调整自己的行为。
人工智能 第六章 行为主义

第六章行为智能行为能力是人类智能的重要组成部分,是指人们具有对外界环境刺激做出反应的能力。
这种反应似乎不经大脑推理,而直接发生,存在所谓的“感知-行为”模式。
行为智能试图模拟人类的这种行为能力,将智能系统置于真实的场景中,使其直接感知外界环境并在此基础上做出合理的反应。
因此,行为智能也被称为“现场式人工智能”,以区别于传统的通过键盘、鼠标、显示器、打印机等输入输出设备与外界交互的无实体智能系统。
行为智能的别称还包括行为主义、行为途径、控制学派等。
行为智能中的开创性工作是美国麻省理工学院人工智能实验室(MIT-AI)的布鲁克斯对机器虫的研究。
他在1991年第12届国际人工智能联合会议(IJCAI)上发表的论文《没有表示的智能》(Intelligence without Representation)引起了人们对行为智能的极大关注,进而形成为目前独立于符号主义和连接主义的第三种主要人工智能研究学派。
在这一学派的影响下,智能体的研究得以兴起和发展。
早期智能体的概念是狭义的,指自主智能体,即具有行为智能,从而表现出自主特性的机器或系统。
布鲁克斯就将他所研究的机器虫称为自主智能体。
随着智能体技术的发展,特别是多智能体技术的出现,智能体的概念逐渐变得越来越宽泛,有时被用来泛指一切相对独立的智能机器或系统。
目前,智能体更多地被作为实现群体智能的基础,强调在完成某一共同任务时智能体之间的相互协调与协作。
行为智能系统中的关键构成成分包括传感器、控制器和学习器。
传感器用于感知外部环境;控制器用于控制智能体做出行动;学习器用于学习从环境状态到系统行为的控制策略。
传感和学习是行为智能中的主要难点。
对外界环境的感知是行为智能的前提和基础,但传感技术本质上是对人类感知能力的模拟,真正的行为智能体现在系统对于环境刺激所做出的正确反应上,即体现在其控制策略上。
因此,如何自动学习系统控制策略是行为智能中的核心问题。
目前,这一问题的解决方法主要包括强化学习和进化学习,二者都试图在智能系统的运行过程中逐渐提高其行为能力,但实现的方式不同。
人工智能驱动的机器人行为学习

人工智能驱动的机器人行为学习在当今科技飞速发展的时代,人工智能已经成为了引领创新的核心力量。
其中,人工智能驱动的机器人行为学习更是备受关注,为我们的生活和社会带来了前所未有的变革。
想象一下,机器人不再仅仅是按照预先设定的程序执行任务,而是能够像人类一样通过学习和经验积累来不断改进自己的行为。
这意味着它们能够更好地适应各种复杂的环境和任务,为我们提供更加高效和优质的服务。
那么,什么是人工智能驱动的机器人行为学习呢?简单来说,就是让机器人具备自主学习的能力,通过对大量数据的分析和处理,以及与环境的交互,来不断优化自己的行为模式。
这种学习能力并非一蹴而就,而是一个逐步积累和提升的过程。
为了实现机器人的行为学习,首先需要为其提供丰富的感知设备,如摄像头、传感器等,以便它们能够收集周围环境的信息。
这些信息就像是机器人的“眼睛”和“耳朵”,让它们能够感知到外界的变化。
例如,一个用于家庭服务的机器人,通过摄像头可以识别家具的位置和家庭成员的表情,通过传感器可以感知地面的平整度和障碍物的存在。
有了感知能力,接下来就是数据的处理和分析。
机器人收集到的大量数据需要经过人工智能算法的处理,从中提取出有价值的信息和模式。
这就像是我们人类通过思考和总结经验来获取知识一样。
在这个过程中,机器学习算法发挥着关键作用,例如深度学习、强化学习等。
深度学习可以帮助机器人识别复杂的图像和声音,而强化学习则可以让机器人在与环境的交互中不断尝试不同的行为,以获取最佳的效果。
当机器人从数据中学习到了一定的知识和模式后,它们就可以开始尝试执行任务,并根据实际效果进行调整和优化。
比如,一个工业机器人在进行零件装配时,如果第一次尝试没有成功,它会分析失败的原因,并调整自己的动作和力度,再次进行尝试,直到成功为止。
这种不断试错和改进的过程,正是机器人行为学习的核心所在。
然而,机器人行为学习也面临着一些挑战和问题。
首先是数据的质量和数量。
高质量、大规模的数据对于机器人的学习效果至关重要,但获取这些数据往往并不容易,而且数据的标注也需要耗费大量的人力和时间。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
智能机器人行为能力的获得Chenghwn(chenghw)Chenghwn@1前言如何让智能机器人具有像人一样的行为能力,正是本文努力讨论的目的,这里讨论的不是技术性的细节问题,而是策略方向,并从理论上证明了这种策略的可行性。
本文先讨论了如何设置智能机器人的运动中枢、运动调节中枢、感觉中枢的结构与功能及相互关系(同时也讨论了为什么要这样设置。
),然后在此基础上以智能机器人的运动结构在直线与空间中的运动学习为例,讨论了智能机器人是如何通过这些设置的结构与功能来获得像人一样的运动能力的。
2运动中枢、运动调节中枢、感觉中枢就如人一样,智能机器人的行为应由专门的中枢来控制。
本文对智能机器人控制运动的中枢的结构与功能的设置参考了人的运动皮质及小脑等的结构与功能。
这里将控制运动的中枢分为:1、运动中枢(类似于人脑的运动皮质及前运动区。
)2、运动调节中枢(类似于小脑及基底节等。
)智能机器人的运动中枢的特定记忆柱群的兴奋使智能机器人的某一运动结构具有某一基本运动。
而这时一基本运动调节中枢的同时兴奋能使这一运动结构的这一基本运动具有某一运动特点。
编程时我们可以适当的设置运动调节中枢的联系与兴奋特点(调节基本运动中枢的记忆柱的兴奋,或直接调节运动结构的运动),使某一运动结构的基本运动,在调节中枢的兴奋下获得我们所需要的运动特点。
智能机器人应具有什么运动结构及这一结构应具有什么样的基本运动,这一基本运动在什么样的调节中枢的调节下具有我们所需要的什么运动特点……,这些都是具体的技术问题,在现有的科技水平下应不难解决。
本文所要讨论的是,智能机器人是如何通过学习获得:要进行某项运动时是如何达到目的地,也就是说当智能机器人需要某一特点的运动时,智能机器人是如何选择相应的运动中枢的记忆柱群及相应调节中枢的记忆柱群兴奋而使这一特点的运动得于实现。
解决了这个问题,也就从战略上解决了智能机器人的运动问题,剩下的其它的技术性问题都好说。
打个简单的比方:这里的运动中枢就象程序的主体,调节中枢就象程序的补丁插件,当一基本运动在哪一方面我们不满意的时候,我们都可给它打个补丁插件来使这一基本运动的运动特点让我们满意,而新打上的“补丁”,都能通过下面所论述的奖惩学习过程来获得正确的调节能力。
每个运动结构(比如一个手指)都有其基本的运动动作(如伸或屈),每个基本的运动动作都对应运动中枢(就如人脑的皮质运动中枢、前运动皮质)中相应的记忆柱群。
这个中枢有联络区能与其它中枢产生兴奋性记忆联系。
同时存在多个运动调节中枢,它们能分别调节每个基本运动的某一运动特点。
运动中枢中一群记忆柱的兴奋使对应的一运动结构具有某一运动,而相应调节中枢的兴奋使这一运动结构所进行的这一运动具有某一我们所需要的特点(比如伸或屈的速度及稳定性等。
)。
所有的基本运动都存在众多的基本调节方式(如减慢运动的调节—通过力的改变进行调节),每类基本调节方式都对应相应的中枢(比如小脑的模块化兴奋)。
这样,每个运动的某类基本调节都由相应的中枢控制,而且每个运动结构的基本运动在运动的基本调节中枢都应存在相应的结构。
它们也存在联络区,它们的联络区主要是接受传入,它们的传出主要是控制与调节运动,运动调节中枢和运动中枢的联络区分别与各种感觉中枢的联络区存在广泛的联系,这是运动调节的基础。
感觉中枢、运动中枢、运动调节中枢的记忆柱兴奋到一定强度后都会是中介奖赏刺激,特别是感觉中枢的记忆柱的兴奋(因为它能成为主注意对象)。
每个运动结构的每类特异的运动都会有特异的感受器兴奋,而每类特异的运动的产生都应是在运动的过程中相应的基本调节方式调节的结果。
这样特异的感觉所兴奋的记忆柱便会与基本调节方式所对应的记忆柱建立记忆联系。
它的兴奋便会受到感觉的影响(如平衡觉等等)。
这些联络区又能与其它感觉中枢的联络区建立相互兴奋的记忆联系(比如与视觉中枢的联系)。
一般情况下,一个运动结构的某一运动状态(比如上文所述伸胳膊运动)对应某些基本调节方式所调节的基本运动(当然引起这一运动状态的原因除了调节方式外还有其它方式,比如这一运动状态的起始运动状态),这一运动状态也会对应一群特异的感觉,在共同兴奋的情况下,这些感觉就会与基本调节方式及基本运动建立记忆联系。
也会与目的、奖惩建立记忆联系。
有了这样的记忆联系,智能机器人就会通过感觉进行奖惩预期,并能通过对记忆的回忆,兴奋相应的基本运动及基本调节方式,而获得预期的运动状态。
这样通过与我在下文的论述进行对比会发现,运动结构的运动状态对应在左或在右的状态下,基本运动与基本调节方式都能使运动结构向那个能获得奖赏的目标运动。
那么,既然A 通过奖惩学习能获得,根据目的向左或中间或向右的能力(见下文),智能机器人也就能通过奖惩学习获得,实现某一运动结构的某一运动状态的能力,并最终习惯化。
再通过并行的习惯性兴奋,将多个运动结构的运动状态组合起来就会实现复杂的运动。
各个感觉中枢 奖惩中枢、目的中枢、状态中枢运动中枢运动调节中枢运动结构AFig.1 The relationship of relevanting nerve centre图1 各中枢的关系3 行为的奖惩学习。
智能机器人的的行为学习就如婴儿的行为学习一样,是逐步发展的,它先获得基本的简单的动作及简单的调节行为的能力,然后在此基础上再获得复杂的有目的的动作行为。
在智能机器人早期的动作学习过程中,由于其与环境相适应的一些后天奖惩预期能力还没有形成,因而中介奖惩刺激及相应的奖惩预期发挥着重要的作用。
一、中介奖惩刺激与智能机器人的行为发展中介奖赏刺激是一种特殊的先天奖惩刺激,它通过编程成为奖惩刺激,感觉中枢的某一原始记忆柱群的兴奋强度在某一范围内便能直接或间接轻微兴奋奖赏中枢,它是中介奖赏刺激。
这对智能软件早期的学习非常重要,可以说它是智能机器人早期运动能力学习的主要动力来源。
中介奖赏刺激是智能机器人的追求新奇刺激的最早动力来源,在早期的行为学习过程中起着重要的作用。
中介奖赏刺激使智能机器人像婴儿一样不断的重复一些新动作。
智能机器人的行为发展。
a)才造出的智能机器人不知如何行动,它的行为是通过学习获得的。
中介奖赏刺激及其它的奖惩刺激使行为的获得与发展能通过学习自然获得,而不需要专门编程获得。
b)中介奖赏刺激在基础行为(指抬腿、手等)学习的过程起主要作用。
比如,当智能机器人还完全不知如何去控制自己的动作及这一动作可能带来的影响时,其肢体偶然(应与我们的设计有关)进行了某一动作,这个动作在感觉中枢能带来神经的兴奋,兴奋到一定强度便是中介奖惩刺激,它便会不断去追求这一刺激。
c)随连续的行为发生,一方面与其它兴奋的记忆联系增加(包含视觉感觉等等,通过学习,各种动作逐渐与各种类型的刺激、目的建立了记忆联系。
比如在抬腿时,这一动作就与这时所看到的腿的空间位置、抬腿引起的感觉等等多种刺激建立了一定的记忆联系。
这便是我后面所述的经验获得的方式之一。
),另一方面随熟练度的增加,中介刺激的综合动力急剧下降,从而使实现这一行为不成为主注意目的。
这样多次发生后,当动作熟练了,动作刺激相应感觉中枢能带来的记忆柱的兴奋减弱,同时产生的综合动力预期会下降(多次兴奋后与惩罚中枢的记忆联系增强)。
d)而通过长期的奖惩学习,它能通过行为获得多种新的目的,而这些目的的动力通过学习,比中介奖惩刺激的动力高(比如饮食时对食物的抓取),这时智能机器人对行为的学习都在各种类型的目的下来实现,使行为进一步复杂化,同时也更能与环境相适应。
总结中介奖惩刺激的意义,主要在早期的基本动作及基本动作的基本调节能力的学习及相关经验的获得中发挥主要作用。
2、下面分步应用理想模型具体讨论。
2.1 在一条直线上的运动。
如图8,假设,智能机器人的某一结构(用A表示)始终在一条直线上运动(也可换为上下或前后直线),这条直线分左、右、中间三个部分,控制A运动的运动中枢的几个记忆柱群,根据其功能我们将它们分别有右记忆柱群及左记忆柱群来标记。
右记忆柱群兴奋,A 向右运动,左记忆柱群兴奋,A向左运动,A在相应位置时能兴奋相应的感觉记忆柱群,A 处于中间时获得的奖赏最强或最能逃避某一惩罚。
(智能机器人还没有相应的经验时,当A在左边时智能机器人能感知到A的空间位置,其右记忆柱群偶然,A 向右移动到中间,获得奖赏,这时反应空间位置的相应记忆柱就会与右记忆柱群建立记忆联系,并被奖赏中枢强化,这样就获得了相应的经验。
其它位置的经验的获得机理相似)要使智能机器人具有:使处于左右位置的A 向中间运动的目的与行为,一般应有A 处于三个位置并有向左右运动的经验(这些经验可通过前言文所述方法来实现),在这种情况下相应的感觉中枢、运动中枢、奖惩中枢之间建立了记忆联系。
A 在左边时,刺激左感觉记忆柱群兴奋,同时智能机器人注意到(通过视觉)中间空间位置,回忆到在中间位置获得的奖赏强,运动到中间位置便成为它的目的,再回忆起向右运动能完成目的,从而以向右运动为目的,在目的下进行回忆,右记忆柱群被易化、兴奋(在向右运动的目的下右记忆柱群与其它与主注意目的有记忆联系的记忆柱群一样被分配相应的注意力),A 向右运动到中间……。
在整个的运动过程中只有感觉记忆柱群能成为主注意对象。
这种运动多次重复后便能习惯化。
当A 处于左边,而智能机器人没有注意A ,这时左感觉记忆柱群被刺激而发生习惯性兴奋,但无法直接兴奋右记忆柱群,这种情况下如果随后受到惩罚而引起智能机器人的注意,(或直接引起智能机器人注意),通过回忆从而使右记忆柱群被易化兴奋,A 向中间运动,使左感觉记忆柱群与右记忆柱群之间的记忆联系得到强化。
经多次学习后,在智能机器人没有注意A 的情况下,当A 在左时左感觉记忆柱群被刺激兴奋,而习惯性兴奋右记忆柱群,从而使A 运动到中间,当中间感觉记忆柱群兴奋时,能获得最强的奖赏。
这个过程是:先是偶然或其它因素形成各记忆柱群的记忆联系。
2、在联系不强的情况下需要分配不同强度的注意力。
3、最终相应的功能联系形成习惯性兴奋。
所有动作行为的获得都可采取类似的方法,如视觉注意、平衡能力的获得等等。
我们只需要设置几个适当的记忆柱群来控制某一动作行为,都可以通过奖惩学习而获得正确的行为模(正确意味奖赏),然后习惯化。
如视觉注意,身体平衡的调节等等。
下面作图说明。
之所以会出现下面所述的回忆,是因为有类似的经验。
如图2。
感觉中枢感知到A 状态。
a 或b 或c 记忆柱群的兴奋分别代表感知的A 、B 、C 状态。
在A 状态时预期到获得C 状态能带来奖赏。
以向C 运动为目的,在目的下通过c 、a 回忆使CA1记忆柱群兴奋,从而向C 运动。
A1、B1、C1分别代表相应的控制运动的基本运动记忆柱群与运动调节记忆柱群。
运动中枢控制运动方向,运动调节中枢调节某一运动的速率等特点。