ロボット雑記・ニューロンの趣くままに

エンピツで書いていた「人形つかいのロボット雑記」をこちらに引っ越しました。かなり独断と偏見で書いてます。 【問題点】IE6でサイドメニューが乱れます。NN7でコメントへの記入が出来ません。

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Robo-pups created with curiosity in mind

パリのSony computer science laboratory の Pierre-Yves Oudeyer と Frédéric Kaplan が
「AIBO保育園」(乳幼児子犬専用?)を実験中らしい

 ↓はクリックで動画を再生します。


ニュースのページ
New Scientist Breaking News - Robo-pups created with curiosity in mind

本家 Sony CSLフランスから、画像やその他の動画を見ることができます。

論文2005 AAAI(PDF)
The Playground Experiment:Task-Independent Development of a Curious Robot
Pierre-Yves Oudeyer and Fr´ed´eric Kaplan and Verena V. Hafner and Andrew Whyte
{oudeyer, kaplan, hafner,whyte}@csl.sony.fr
Sony Computer Science Lab, Paris


この研究の概要は、

原文はこちら

運動場実験は自律の四つ足のAIBOロボットプラットフォームの上の好奇心駆動の学習を示します。
ロボットは、一般的な発達的なエンジンによってコントロールされる基本的なモータープリミティブ(その頭の方向、アーム、および口のムーブメントのコントロール)を装備されます(私達はそれを知的な順応的な好奇心と呼びます)。
このエンジンによって、ロボットは活動的にその行動とその学ぶ状況を選びます。
エンジンはカメラ、IRセンサーを通して環境の上でとられた行動の効果を測定し、センサーに触れて、フィードバックすることができます。

発達的なエンジンは以下の構成です

(1)
特定の文脈の中で行動の効果を学ぶ予測システム
これらの予測システムはsensoriモータースペースの特定のエリアで特殊化したエキスパートのセットです;

(2)
予測システム(1)のエラーと時間ととものその発展を予測することを学ぶメタ予測システム
特にこれらのメタ予測システムは、与えられた行動と一致している予期されるエラー縮小を計算できます。
最も最近の感覚のモーター文脈の中の誤り率と対照的に、これは、新しい予期されている感覚のモーター文脈の誤り率を過去の同様な感覚のモーター文脈の中の誤り率と比較することによってされます;

(3)
最高点によって行動を選ぶ行動選択モジュールは、error
reductionを予期しました((2)で計算されるように);

結果として、このシステムは、学ぶ進歩を最大化することを期待されているアクション・シーケンスを作り出します。

そのような自発的なロボットは、タスク
予測できすぎず、予測しづらすぎないと を中心に行います。 それは、「進歩ニッチ」、学び、その具体化(物質的なボディとlearning
algorithms)、開発のその環境およびその現在の段階の構造が与えられるので最適な感覚モーター状況を捜します。
これはますます複雑な行動の継続的な開発を保証します。



FebruaryMarchせんせい 新ネタですよ~

言い忘れてましたが、引用のデザインまねっこさせていただいております。ありがとうございます。
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コメント

ただいま調査中

英文読むのきついっす。
ちと時間かかりますです。
書いてあることはマトモそうですが、......さて?

FMさん resありがとうございます

そうなんです。英文斜め読みはできるんですけど、人に紹介するのは私にはできません。それでFMさんに振ると言う勝手をさせていただき、ごめんなさい。
面白そうではあるんですよね、隣で見てるAIBOがもう少しモーションで状態表示してくれると、もっと楽しくなりそうなんですが。

あいかわらす、自分のBLOGにNN7.1でかきこめましぇん~

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1999年AIBO以来のロボット好きです。
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