論文の概要: Continual Developmental Neurosimulation Using Embodied Computational Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05753v2
• Date: Sat, 28 Oct 2023 06:30:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 01:46:36.990430
• Title: Continual Developmental Neurosimulation Using Embodied Computational Agents
• Title（参考訳）: Embodied Computational Agents を用いた連続的発達神経シミュレーション
• Authors: Bradly Alicea, Rishabh Chakrabarty, Stefan Dvoretskii, Ziyi Gong, Akshara Gopi, Avery Lim, and Jesse Parent
• Abstract要約: ブレイテンベルク車両を用いた開発型学習エージェントの設計について述べる。 成人の表現型の発生に影響を与える生物学的・認知的発達を考察する。 本稿では,遺伝的アルゴリズムを用いてネットワーク形態形成を実現することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is much to learn through synthesis of Developmental Biology, Cognitive Science and Computational Modeling. Our path forward is to present a design for developmentally-inspired learning agents based on Braitenberg Vehicles. Using these agents to exemplify the embodied nature of computational autonomy, we move closer to modeling embodied experience and morphogenetic growth as components of cognitive developmental capacity. We consider biological and cognitive development which influence the generation of adult phenotypes and the contingency of available developmental pathways. Continual developmental neurosimulation allows us to consider the role of developmental trajectories in bridging the related phenomena of nervous system morphogenesis, developmental learning, and plasticity. Being closely tied to continual learning, our approach is tightly integrated with developmental embodiment, and can be implemented using a type of agent called developmental Braitenberg Vehicles (dBVs). This phenotype is characterized in terms of developmental timing: with distinct morphogenetic, critical, and acquisition (developmental learning) periods. These properties produce emergent connectivity with shifting weights and adaptive network topologies in the context of developmental processes and spatially-dependent embodiment in training neural networks. We further propose that network morphogenesis can be accomplished using a genetic algorithmic approach, while developmental learning can be implemented using a number of computational methodologies. This approach provides a blueprint for adaptive agent behavior that might result from a developmental approach. In conclusion, we will consider agent learning and development at different timescales. The development, evolution, and learning in an embodied agent-based approach is key to an integrative view of biologically-inspired intelligence.
• Abstract（参考訳）: 発達生物学、認知科学、計算モデリングの合成を通じて学ぶべきことはたくさんある。 今後はBraitenberg Vehiclesをベースとした,開発にインスパイアされた学習エージェントの設計を提案する。 これらのエージェントを使用して計算自律性の具体化の性質を例示し、我々は認知発達能力の構成要素としての具体化経験と形態形成成長のモデリングに近づいた。 成人表現型の発生と利用可能な発達経路の偶然性に影響を与える生物学的・認知的発達を考える。 神経系の形態形成, 発達学習, 可塑性の関連現象のブリッジングにおける発達軌跡の役割を考察することができる。 本手法は, 連続学習と密接に結びついており, 発達的実施形態と密に統合されており, 発達的ブレイテンベルク車両 (dBVs) と呼ばれるエージェントを用いて実施することができる。 この表現型は発達のタイミングで特徴づけられる: 異なる形態形成、臨界、獲得(発達学習)期間を持つ。 これらの特性は、ニューラルネットワークのトレーニングにおける発達過程と空間依存的実施の文脈において、シフト重みと適応的ネットワークトポロジーによる創発的接続を生み出す。 さらに,ネットワーク形態形成は遺伝的アルゴリズムを用いて行うことができ,発達学習は多数の計算手法を用いて行うことができることを提案する。 このアプローチは、開発アプローチから生じる可能性のある適応エージェントの振る舞いの青写真を提供する。 結論として,エージェント学習と開発を異なる時間スケールで検討する。 エンボディドエージェントベースのアプローチにおける発達、進化、学習は、生物学的にインスパイアされたインテリジェンスの統合的視点の鍵となる。

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