15、迈向认知型机器人：架构研究挑战

迈向认知型机器人：架构研究挑战

在当今数字化时代，开发能够在数字平台上自主运行的类用户认知型机器人成为了一个备受关注的研究领域。这类机器人不仅要能够感知和理解数字环境，还需要具备与人类和其他软件代理进行有效沟通和协作的能力。然而，要实现这一目标，面临着诸多复杂的架构研究挑战。

认知型机器人的理想特性与现实差距

理想中的认知型机器人能够在社交网络中发挥作用，影响或参与任何社交平台上的信念分享。它可以根据社交媒体环境中功能的变化和不确定性进行调整，例如当超媒体交互特性和功能发生改变时。这种机器人还能从数字微环境中学习并制定目标和意图，采取有针对性的行动来实现这些目标。此外，它还可以与其他用户代理、人类或机器人进行交流与合作，以实现集体理解和行为。

然而，目前的机器人大多无法具备参与此类活动所需的基本认知技能，因为这需要复杂的视觉识别、语言理解和先进的认知模型。大多数机器人要么是对话界面，要么是问答知识代理，还有一些仅根据预先给定的规则执行自动化重复任务，缺乏自主性和其他先进的认知技能。

实现认知型机器人面临的挑战及研究方向

为了实现认知型机器人的理想特性，需要解决多个领域的问题，这就要求从架构的角度来解决这些系统的结构和动态元素。具体的研究挑战和方向如下：

1. 转导问题

• 问题描述 ：网络平台可以看作是数字微观世界中的独特微环境，为用户提供多样化的数字体验。这些体验主要源于网络环境中的交互和行动元素，即超媒体。超媒体连接并扩展了用户体验，从用户的角度来看，它意味着更多的页面和交互元素。这些交互元素在数字空间中被视为“功能可供性”，类似于环境心理学