Abstract-Eparativ verksamhet verkar i sig vara givande för barn och avgörande för deras kognitiva utveckling. Kan en maskin utrustas med ett sådant inneboende motivationssystem? Detta är den fråga som vi studerar i detta dokument och presenterar ett antal beräkningssystem som försöker fånga denna strävan mot nya eller underliga situationer. Efter att ha diskuterat relaterad forskning som kommer från utvecklingspsykologi, neurovetenskap, utvecklingsrobot och aktivt lärande presenterar detta dokument mekanismen Intelligent Adaptive Curiosity, ett inneboende motivationssystem som driver en robot mot situationer där den maximerar sin inlärningsframgång. Detta gör att roboten fokuserar på situationer som varken är alltför förutsägbara eller för oförutsägbara, vilket möjliggör autonom mental utveckling. Komplexiteten i robotens aktiviteter ökar autonomt och komplexa utvecklingssekvenser självorganiseras utan att konstrueras på ett övervakat sätt. Två experiment presenteras som illustrerar den scenliknande organisation som växer fram med denna mekanism. I en av dem placeras en fysisk robot på en babylekmatta med föremål som den kan lära sig att manipulera. Experimentella resultat visar att roboten först tillbringar tid i situationer som är lätta att lära, sedan skiftar sin uppmärksamhet gradvis till situationer med ökande svårigheter, undvika situationer där ingenting kan läras. Slutligen diskuteras dessa olika resultat i relation till mer komplexa former av beteendeorganisation och data som kommer från utvecklingspsykologi.
I REF introduceras det intelligenta adaptiva nyfikenhetssystemet och används för att leda en robot för att maximera dess inlärningsframsteg, d.v.s. vägleda roboten till situationer som varken är för förutsägbara eller för oförutsägbara.
Intrinsic Motivation Systems for Autonomous Mental Development
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}