2、语义学中的本体论与认知基础

语义学中的本体论与认知基础

1. 本体论概述

本体论可理解为“对存在之物的说明”。不同科学领域的本体论包含用于全面分析该领域现象的基本元素和关系。例如,前苏格拉底哲学家基于火、水、空气和土的本体论来解释自然;如今,物理学的本体论则建立在时空连续体、质子、电子、中子、夸克、中微子等基础之上。

在哲学的意义理论中,意义的定义也经历了变化。曾经,意义基于命名,如“太阳”一词的意义就是早晨升起、傍晚落下的天体;后来,意义在可能世界中以集合论的指称来定义。那么,构建计算认知需要怎样的本体论呢?

2. 科学观察

2.1 构建会说话机器人的目标

构建会说话机器人的目标是实现人工智能体与自然原型之间的功能等效。这种等效性是在抽象层面上定义的,超越了不同处理介质(如自然、机械和电子处理)的区别。例如,算术的基本运算“3 + 4 = 7”,无论由人类、机械计算器还是计算机执行,结果都是相同的。

2.2 两种基本观察设置

为了建立自然智能体和人工智能体认知之间的功能等效性,需要两种基本的观察设置:
- 非语言交互观察 :科学家观察人工智能体与环境的非语言交互。例如,一个类似于Winograd(1972)的“积木世界”的外部变体设置,包括测试套件、机器人和科学家。在这个设置中,有两种通道:朴素的自发自动通道和特权的理性科学通道A和B。自动通道连接测试套件、机器人和科学家,允许他们进行朴素的比较;科学通道A用于补充科学家的认知,为构建机器人的人工接口提供基础;科学通道B用于直接确定机器人软件操作是否按预期工作。
- 语言交互观察

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值