Detailansicht
Making sense
an integrative view on understanding action and observation
Raphael Deimel
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Philosophie und Bildungswissenschaft
Betreuer*in
Igor Farkas
DOI
10.25365/thesis.16590
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29412.08568.392666-1
Link zu u:search
(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Die Arbeit Making Sense leitet Prinzipien für autonome kognitive Apparate (als Teil eines Agenten) her, mit Hilfe derer Merkmale des physischen Körpers des Agenten und dessen unmittelbarer Umgebung transparent zugegriffen werden können. Die Arbeit sieht Handeln und Beobachten als Aspekte eines grundsätzlichen Prozesses, der Agenten ermöglicht, sich selbst zu definieren. Dieser Prozess wird nicht nur durch das Gehirn, sondern auch durch die sensorimotorischen Möglichkeiten der im Grunde beliebigen Umgebung geformt.
Das präsentierte Cognitive Body Modell stellt einen Rahmen dar, um Interaktionen des Agenten mittels Manipulation und Beobachtung versteckter Umgebungszustände zu beschreiben. Es ist grundsätzlich blind gegenüber der Art der tatsächlich eingesetzten Lernalgorithmen, setzt aber die Bedingung der invarianten Kausalkette, um innerhalb des Agenten (in seinem Gehirn) zugreifbare Näherungen (idealerweise Kopien) versteckter Umgebungszustände zu erzeugen. Erreicht wird dies durch Einbeziehung sowohl des Handelns als auch des Beobachtens als dafür unerlässliche Vorgänge. Eng verwandt dazu ist das Konzept der sensorimotor contingencies (Philipona et al., 2003), welches die Arbeit auch inspiriert hat.
Um das Verfahren zur Näherung zu beschreiben, verwendet die Arbeit zwei komplementäre, aber nicht vereinbare Sichtweisen. Die Sichtweise aus erster Person ist dem philosophischen Konstruktivismus entlehnt, als Ergänzung zu der in den Naturwissenschaften verwendeten objektiven Sichtweise aus dritter Person. In diesem Kontext wird Lernen als ähnlich machen des Verhaltens von konstruierter Umwelt und objektiver Umgebung (die den physischen Körper einschließt) aufgefasst.
In einer Serie von Simulationen wird das Cognitive Body Modell angewendet, damit ein Agent die Kontrolle über einen versteckten Umgebungszustand erlernen kann. Der Agent kann über seine gegebenen Signale nicht direkt auf den Zustand zugreifen, allerdings kann er es indirekt durch Kontrolle eines endlichen Automaten. Die Simulationsserie untersucht eine einfache, aber nicht triviale Welt, um wichtige Unterschiede und Gemeinsamkeiten des Cognitive Body Modells mit dem herkömmlichen Modellen , in welchen Wahrnehmung und Handeln getrennt modelliert wird (Reinforcement Learning und Klassifizierung), heraus zu arbeiten.
Abstract
(Englisch)
The thesis Making Sense derives principles for an autonomous cognitive apparatus (being a physical part of an agent), to enable it to transparently access features of the agent's physical body and environment. It regards action and observation to be aspects of fundamentally the same process that enables an agent to define itself. This process is shaped not only by the brain, but also the sensorimotor contingencies of the somewhat arbitrary, “attached” environment.
The presented Cognitive Body model formulates a framework for structuring the interactions of an agent into the manipulation and observation of hidden environmental states. It is agnostic to the type of learning algorithms used, but formulates the constraint of an invariant causal chain to create accessible approximations (and ideally copies) of the hidden, inaccessible, environmental state within the agent's cognitive apparatus (i.e.\ its brain). This is done by incorporating both acting and sensing as indispensable processes. It is closely related to and inspired by the concept of sensorimotor contingencies (Philipona et al., 2003).
To formulate the approximation process, Making Sense utilizes two complementary but incompatible points of view. Borrowing from philosophical Constructivism, a first person view is assumed, complementary to the objective third person view of hard sciences. Learning is conceived as making the behaviour of constructed Umwelt and physical environment (including an agents physical body) similar.
In a series of exploratory simulations, the Cognitive Body model is then applied to make an agent learn to control a hidden environmental state. The state is not directly accessible via the agents signals, but indirectly by controlling a Finite State Machine. The series of simulations explore a simple yet nontrivial world, and highlight key differences and shared properties between the Cognitive Body model and the classical models of Reinforcement Learning and Classification, which are usually used when modelling perception and action independently.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
perception action observation cognitive body autonomous agent machine learning model generation bottom-up constructivism autopoiesis embodied cognition
Schlagwörter
(Deutsch)
Wahrnehmung Aktion Beobachtung Kognitiver Körper autonomer Agent maschinelles Lernen Modellgenerierung aufbauend Konstruktivismus Autopoiesis verkörperte Kognition
Autor*innen
Raphael Deimel
Haupttitel (Englisch)
Making sense
Hauptuntertitel (Englisch)
an integrative view on understanding action and observation
Paralleltitel (Deutsch)
Sinn Machen
Publikationsjahr
2011
Umfangsangabe
73 S. : Ill., graph. Darst., Tab.
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Igor Farkas
AC Nummer
AC08910470
Utheses ID
14867
Studienkennzahl
UA | 066 | 013 | |