1、探索计算认知:构建会说话机器人的理论与实践

构建会说话机器人的计算认知

探索计算认知:构建会说话机器人的理论与实践

1. 现代科学与计算认知的融合

现代科学主要分为自然科学、工程科学和人文科学三个部分。在过去的几千年里,自然科学和工程科学形成了一种共生关系,而人文科学则相对独立。然而,如今设计和构建会说话的机器人成为了一个全新的挑战,这需要这三个科学分支的共同参与。

2. 基本问题探讨
2.1 模型与主体的关系
  • 主体基模型 :构建认知计算模型的一种本体论是基于主体的。在这种本体论中,人造主体就像自然原型一样,自主地观察世界并与之交互。世界以原始数据的形式呈现,主体通过其识别和行动的接口,以及对存储在记忆中的内容进行内部推理来进行交互。可以说,基于主体的本体论将模型置于主体内部。
  • 符号基模型 :另一种本体论是基于符号的。在这种本体论中,内省定义者分析语言符号与抽象话语世界(即模型)之间的直观关系。如果模型中包含主体,那么这个主体就像桌子或椅子一样,被定义为一个虚拟的、无形的玩偶,没有自主识别和行动的接口,其感知和行为完全由内省定义者在元语言中进行定义。因此,在基于符号的本体论中,主体存在于模型之中。
  • 两者对比 :基于主体的本体论具有更广泛的经验基础。例如,人造主体的感官模态接口、记忆中与当前处理产生共鸣的内容、说话和倾听模式的切换,以及语言和非语言认知的切换,这些在基于主体的模型中是不可或缺的,但在基于符号的系统中往往被抽象掉了。此外,基于主体的本体论将世界视为给定的,因此更加现实。
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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