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冥想与流浪思维：基本神经认知机制的理论框架
在冥想的实践中，自我生成和自发的思想的发生以及思想从冥想的预期目标中徘徊的倾向是无处不在的，并构成了冥想的基本教义：对我们的注意力的提高和我们注意的内容的认识，是我们注意力的内容的认识。挥舞着思维方式为个人提供了一个独特而亲密的机会，可以仔细研究流浪思维的本质，培养人们对正在进行的思维模式的认识，同时培养平等（偶数的脾气或性格），并培养对思想，解释和身体上的感觉的内容。在这篇综述中，我们提供了一个理论框架，强调了神经认知机制，通过这种框架，沉思实践影响了自发思想的神经和现象学过程。我们的理论模型集中于几种融合机制：元意识在促进自发思维过程的瞬间意识中的提高时刻的作用，冥想实践对自上而下的认知过程的关键结构的影响，以及在关注和情绪调节中均涉及跨越的认知过程，以及在跨越的效果中，以及在现代效果下的影响，并影响了现代性的效果。脱钩。
结合人体工程学概念和认知机制，促进人类与人工智能代理的合作
摘要 将人工智能从实验环境部署到具体应用意味着要考虑环境的社会方面，从而设想人类与计算机之间的交互，以成为行动中的伙伴。本文回顾了有关人机交互的研究计划，包括可解释人工智能 (XAI) 和 HRI/HCI。我们认为，即使词汇和方法不同，这些概念都集中在人工智能必须向与其交互的人类提供其行为的准确心理模型上。这具有不同的含义，具体取决于我们考虑工具/用户交互还是合作交互——尽管合作交互是未来自动驾驶汽车概念的核心，但记录却少得多。从这一观察出发，本文使用关于联合行动的认知科学语料库来提出更精细的认知机制，这些机制已被证明对人类联合行动至关重要，可被视为未来人工智能的认知要求，包括共享任务表示和心理化。最后，提出了交互内容假设来满足已确定的机制，包括人工智能体引出其意图和触发人类合作者对其心理化的能力。
基于AI的生成AI认知机器人用于考试候选人...
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欢迎使用ECE-590社会认知机器人技术！
奖励功能给定代理人观察到的行为，即使没有明确的奖励信号，RL代理也可以模仿这些行为。IRL在心理模型计算理论中的相关性是推断人类意图和心理状态。RLHF将人类的反馈直接纳入学习过程，而不是纯粹是从环境奖励中学习的。rlHF是社会认知机器人技术的关键，因为代理人通过人类的偏好或矫正获得了指导，从而确保了学识渊博的政策与人类价值观和期望更加紧密地保持一致。在一起，这些方法具有潜在的桥梁，即人类直觉和机器学习之间的差距，从而导致更健壮和人类的AI系统。14。机器人技术的表示：计算机视觉对机器人技术重要吗？
认知机器人学中的常识知识
机器人技术中最大的挑战之一是在未知对象上执行未知环境中执行未知任务所需的概括。对我们人类而言，通过我们可以访问的常识性知识来简化这一挑战。对于认知机器人技术，代表和获取常识性知识是一个相关问题，因此我们进行系统的文献综述，以调查认知机器人技术中常识性知识开发的当前状态。在此评论中，我们将六个搜索引擎上的关键字搜索与六个相关评论的滚雪球搜索结合在一起，从而产生了2,048个不同的出版物。应用预定义的包含和排除标准后，我们分析了其余52个出版物。我们的重点在于使用常识性知识的用例和域，所考虑的常识方面，用作常识知识来源的数据集/资源以及评估这些方法的方法。此外，我们发现了从知识表示与推理与认知机器人界的研究之间的术语差异。通过查看Zech等人进行的广泛审查来研究这种鸿沟。（《国际机器人研究杂志》，2019，38，518–562），尽管有类似的目标，但我们还是没有重叠的出版物。
眼睛的作用：利用机器学习和部分面部刺激研究面部认知机制
摘要 面部认知在社交互动中起着重要作用。研究面部认知机制的典型刺激是快速连续视觉呈现 (RSVP)。在 RSVP 任务中，当一个人识别目标图像时，会引发称为事件相关电位 (ERP) 的大脑反应。需要多次试验才能平均并获得干净的 ERP，以解释 ERP 反应背后的认知机制。然而，增加试验次数会导致疲劳并影响诱发的 ERP 幅度。本文采用了不同的视角；机器学习可能会提取有意义的认知结果，揭示面部认知机制，而无需直接关注 ERP 的特性。我们实施了 xDAWN 协方差矩阵方法来提高数据质量，并实施了支持向量机分类模型，以使用部分面部认知任务中诱发的 ERP 成分来预测参与者感兴趣的事件。我们还研究了面部成分和身体反应的影响，以探索每个成分的作用并找到减少实验期间疲劳的可能性。我们发现眼睛是最有效的成分。无论是在行为反应还是分类表现方面，完整面部和部分可见眼睛的面部都获得了类似的统计结果。从这些结果来看，眼睛成分可能是面部认知中最重要的。因此，完整面部和部分可见眼睛的面部认知机制可能存在一些相似之处，应利用 ERP 特征进一步研究。
AI创新中心“学习系统和认知机器人技术”
AI技术将改变并支持我们的日常生活。技术状态几乎每天都在变化。因此，公司必须承认这些新技术的潜力，建立知识并将其转移到自己的产品，制作和服务中。他们面临着有关AI实际上可以为他们做什么的大量信息。在这种情况下，来自AI创新中心的专家使得在这里获得清晰度。在面向应用程序的研究项目中以及与Baden-Wuerttemberg的工业公司直接合作，用于制造工程和自动化IPA的Stuttgart Fraunhofer机构以及工业工程和组织IAO正在努力将来自挑战的技术从制造业和服务工业领域进行广泛应用。他们有助于确定最有前途的用例，并将最新的研究结果带入应用电缆表格。该中心是欧洲最大的AI研究网络网络谷的一部分，因此构成了优秀的基础研究和工业应用之间的桥梁。
新奇事物处理的元认知机制
新颖性是生物生存和人工智能体设计的核心。一方面，认知和神经科学积累了大量实验数据，解决了新颖性检测、响应和适应的各种机制。越来越多的证据表明预测编码理论 5 可以将新颖性研究的各种经验发现整合到连贯的框架中。另一方面，人工智能，尤其是基于深度学习的机器学习系统，大多是在封闭世界假设下开发的：它们的性能通常是使用相对于训练数据分布内的数据进行测试的，这导致这些系统在面对开放世界的新颖性时很脆弱。我们提出了一种综合方法来处理生物和人工智能系统中的新颖性，回顾支持神经认知的研究，并勾勒出基于预测编码理论设计新颖性感知人工智能系统的路线图。
PSYCH112R/LR – 认知机器人 2021 年冬季
- https://www.oit.uci.edu/labs/remote-computer-access/ - 软件安装在 MSTB 210 中（仅在课程时间可用） - https://remoteaccess.labstats.com/University-of-California-Irvine-mstb210-w21psych112 - 软件安装在 GSC（嵌入式计算机实验室） 评分和课程要求： 每周实验室报告 25% 从平均分中去掉最低分 期中考试 25% 无补考。没有例外 期末考试 25% 无补考。没有例外 最终项目 25% 报告和文件必须在截止日期前存入 Dropbox。没有例外。