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本研究提出了像人脑这样的人工智能模型，并将其应用于家庭服务机器人的任务。近年来，许多研究通过深度学习实现了人工智能。当在大型培训数据集上进行许多迭代培训时，深层的网络可以取得良好的结果。但是，单独学习无法通过深度学习来实现类似大脑的智力模型。可以通过两种类型的培训范例来训练人工智能模型。第一个范式是从大量经验中获得常识。获得的共同知识，例如“什么桌子”和“什么是茶”，适用于任何环境。深度学习对于共同的知识获取是有效的，因为可以收集许多有关综合知识的培训数据，并且深度学习的表现取决于培训数据的数量。第二个范式是从一些经验中获取本地知识。当地知识的典型例子是家庭的偏好和习俗。因为它使用了很少的培训数据，因此本地知识不能通过深度学习来有效地促进。要获得类似脑的艺术智能模型，需要用于第二个范式的学习系统。
海马的脑启发的人工智能模型...
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