Abstract-Ett viktigt mål i att studera både mänsklig intelligens och artificiell intelligens är att förstå hur ett naturligt eller ett artificiellt lärande system hanterar osäkerhet och tvetydighet i den verkliga världen. För ett naturligt intelligenssystem som ett mänskligt småbarn är de relevanta aspekterna i en inlärningsmiljö endast de som kommer i kontakt med elevens sensoriska system. I verkliga interaktioner, vad barnet uppfattar kritiskt beror på sina egna handlingar som dessa handlingar för information in i och ut ur elevens sensoriska fält. De aktuella analyserna visar hur man, när det gäller barn som leker med leksaker, kan förenkla inlärningsmiljön genom att välja relevant information och filtrera irrelevant information. I denna rapport redovisas nya rön med hjälp av en ny metod som syftar till att beskriva den visuella inlärningsmiljön ur ett barns synvinkel och mäter den visuella information som ett barn upplever i realtid leksakslek med en förälder. De viktigaste resultaten är 1) vad barnet uppfattar i första hand beror på sina egna handlingar men också på sin arbetsmarknadsparternas handlingar; 2) manuella åtgärder, i synnerhet, spelar en avgörande roll för att skapa visuella upplevelser där ett objekt dominerar; 3) detta val och filtrering av visuella objekt genom barnets handlingar ger mer begränsade och rena input som verkar underlätta kognitiva inlärningsprocesser. Dessa resultat har stora konsekvenser för hur man studerar och tänker på mänskliga och artificiella inlärningssystem.
Flera forskare har undersökt den roll handåtgärder under mänsklig intelligens utveckling för att lära sig att hantera osäkerheten i den verkliga världen (t.ex., småbarn visuell uppmärksamhet REF ) och verktygsanvändning.
Active Information Selection: Visual Attention Through the Hands
{'venue': 'IEEE Transactions on Autonomous Mental Development', 'journal': 'IEEE Transactions on Autonomous Mental Development', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}