A Non-linear Approach to Space Dimension Perception by a Naive Agent
Rattachement africain : fr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Developmental Robotics offers a new approach to numerous AI features that are often taken as granted. Traditionally, perception is supposed to be an inherent capacity of the agent. Moreover, it largely relies on models built by the system's designer. A new approach is to consider perception as an experimentally acquired ability that is learned exclusively through the analysis of the agent's sensorimotor flow. Previous works, based on H.Poincaré's intuitions and the sensorimotor contingencies theory, allow a simulated agent to extract the dimension of geometrical space in which it is immersed without any a priori knowledge. Those results are limited to infinitesimal movement's amplitude of the system. In this paper, a non-linear dimension estimation method is proposed to push back this limitation.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
Où se fait cette recherche
-
Institut Systèmes Intelligents et de Robotique pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Sorbonne Université pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Centre Interdisciplinaire de Recherche en Biologie pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
AMAC pays non établi dans la noticeInstitution
-
Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Architectures et modèles d'Adptation et de la cognition pays non établi dans la noticeInstitution
-
UPMC Univ Paris 06 pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Institut Systèmes Intelligents et de Robotique, Sorbonne Université et Centre Interdisciplinaire de Recherche en Biologie, avec 4 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.