Intern
    Lehrstuhl für Psychologie III

    Self-developing adaptive behavior in artificial cognitive learning systems based on self-organizing, sensorimotor body space representations

    Martin V. Butz, Oliver Herbort and Gerulf Pedersen

    When an animal or human is conceived and eventually born, it initially faces a most fundamental learning problem: the control of its own body. Since initial development is generally autonomous, this control problem needs to be solved unsupervised. The ideomotor principle in cognitive psychology suggests that control is gained by inversely activating sensorimotor contingencies, which are learned during initially random body and environment exploration. Neuroscience suggests that these contingencies are embedded in various modular, multimodal body spaces that integrate sensory and motor information purposefully to behave efficiently and goal-directed. The aim of this project is to develop artificial cognitive learning systems based on these principles. We strive for a conceptualization of the minimal requirements to develop the highly plastic cognitive structures and the flexible and adaptive behavioral capabilities observable in animals and humans. The most important computational methods used to accomplish this task will comprise neural self-organizing systems, adaptive filtering, and Bayesian information processing. The general objectives of this project are three-fold: (1) Identify the mechanisms and structures necessary to develop unsupervised, sensorimotor grounded body spaces and consequent behavioral patterns observable in animals and humans. (2) Exploit these representations to develop artificial cognitive systems that exhibit new levels of adaptability, flexibility, and robustness. (3) Put forward testable hypotheses on how biological neural structures may emerge and how these structures efficiently control behavior and cognition.


    Titel:
    Sich selbst entwickelndes, adaptives Verhalten in künstlichen kognitiven Lernsystemen basierend auf selbstorganisierenden, sensomotorischen Körperwelten [Self-developing adaptive behavior in artificial cognitive learning systems based on self-organizing, sensorimotor body space representations]

    Zusammenfassung:
    Das Lernen der Kontrolle des eigenen Körpers, das schon im Mutterleib beginnt, kann als die erste fundamentale Herausforderung während der Entwicklung von Tier oder Mensch angesehen werden. Dieses Kontrollproblem muss völlig autonom gemeistert werden. In der kognitiven Psychologie beschreibt das ideomotorische Prinzip eine mögliche Lösung. Die inverse, zielbasierte Aktivierung von sensomotorischen Kontingenzen, die zunächst durch zufällige Bewegungen aufgebaut werden, scheint unser Verhalten zu kontrollieren. Die Neurowissenschaft seinerseits hat herausgefunden, dass diese Kontingenzen in multiplen, internen, multimodalen Körperwelten eingebettet sind, die sensorische und motorische Informationen so integrieren, dass sie effektiv und zielgerichtet genutzt werden können. Dieses Projekt schlägt die Entwicklung von künstlichen kognitiven Systemen vor, die nach diesen Prinzipien funktionieren. Es sollen die minimalen Voraussetzungen ausgemacht werden, die nötig sind, um hochgradig anpassungsfähige, adaptive Systeme sich selbst entwickeln zu lassen.
    Dabei soll die Flexibilität des Verhaltens von Tieren und Menschen zumindest in Teilbereichen erreicht werden. Zur Realisierung des Vorhabens sollen unter Anderem sich selbstorganisierende neuronale Netzwerke, adaptive Filtermethoden und Bayessche Informationsverarbeitung zum Einsatz kommen.
    Insgesamt hat das Projekt drei übergeordnete Ziele: (1) Es sollen die Mechanismen und Strukturen identifiziert werden, die zur selbstkontrollierten Entwicklung von sensomotorischen Körperwelten und flexiblen Verhalten notwendig sind, wie bei Tier und Mensch gefunden. (2) Die sich selbst entwickelnden Strukturen sollen genutzt werden, die Flexibilität, Adaptivität und Robustheit der künstlichen kognitiven Systeme zu verbessern. (3) Überprüfbare Hypothesen sollen aufgestellt werden, wie sich biologische neuronale Strukturen bilden und wie diese Strukturen kognitive Prozesse und motorisches Verhalten effizient kontrollieren.


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