12、人工智能、意识与机器人：HCA架构与XCR - 1机器人的探索

人工智能、意识与机器人：HCA架构与XCR - 1机器人的探索

1. HCA架构概述

HCA架构在认知和自然语言处理方面有着独特的设计。它能够将非符号化的听觉声音模式和视觉模式相互关联，赋予这些感知以意义。例如，听到的声音模式可以作为视觉模式的名称和符号，在内部唤起虚拟感知；反之，看到的视觉模式也能唤起相关的声音模式和可能的发音回应。

完整的HCA架构包含多个感官模态，每个模态都有多个感知/响应反馈回路。其联想记忆既可以很简单，也可以非常复杂。

1.1 解决的关键问题

在联想系统中，选择问题、注意力控制和动机问题是需要解决的重要方面。HCA采用了情感的系统反应理论（SRTE）来解决这些问题。在HCA中，感知会被进行情感评估，赋予其好、坏或中性的情感意义，这些意义用于引导注意力并减少选择问题。

1.2 通用动机

HCA将快乐和痛苦作为通用动机。快乐和痛苦是可报告的动态系统状态，会影响注意力，并产生典型的后果和表现。它们可以与实体和事件相关联，赋予其情感意义。在HCA中，能带来快乐的行为会被追求，而会带来痛苦的行为则会被避免，前提是预期的痛苦超过了该行为可能带来的快乐。

2. 基于HCA的XCR - 1机器人

为了测试HCA架构的可行性，设计并制造了XCR - 1机器人。

2.1 机器人的基本结构

XCR - 1是一个小型的差速驱动三轮机器人，带有夹爪臂和模块化开放式底盘结构，便于测试和修改电路。它配备了简单的视觉、听觉、触摸、冲击和抚摸传感器，采用基于硬件的联想神经网络，以HCA配置运行，不使用处理器、程序或模拟/数字转换器，完