Principiile de Sisteme de pori

Source: http://www.ini.uzh.ch/~rjd/behaving_systems.html



Organizat de: 
Rodney Douglas şi Kevan Martin Institutul de neuroinformatics, ETHZ / UNIZ, Z \ "Urich tel:+41 1 634 2660 fax:+41 1 634 4983 e-mail: rjd@ini.phys.ethz.ch

Comitetul Director: 
Roger Baker, Horace Barlow, Andrew Derrington, Rodney Douglas, Roger Freedman, Sue Iversen, Dianna Lazenby, Kevan Martin.

Atelier Facilitator: Diana Lazenby
______________________________________________________________________

INFORMĂRI ULTIMA 

Ar fi prezentatori vă rugăm să anunţaţi relevante preşedintele în mod direct pe care 
doriţi să faceţi o contribuţie.

Preşedinţii vă rugăm să suma de până după fiecare sesiune, observând aspecte potenţial 
discuţie duminică după-amiază. ___________________________________________________________________________

Atelierul de lucru intitulat Principiile de comporta Systems, va avea loc la Centrul de Moller în Cambridge, Marea Britanie, începând de vineri până duminică 2 03 octombrie 1997. Scopul atelierului sunt:

• discuta mecanismele de calcul de percepţie, de învăţare, decizie, precum şi de acţiune în sisteme biologice senzorimotoare;
• să încurajeze colaborarea dintre inginerii neuromorphic, şi Neurologii pe problema modului în care comportamentul este pusă în aplicare de către maşini neuronale a creierului.

Atelierul este sponsorizat de Fundatia de caritate Gatsby.

Studiul a funcţiei cerebrale este transcende preocupările sale tradiţionale de descriere biologice şi medicale, precum şi în curs de dezvoltare ca un spaţiu de cercetare care uneşte ştiinţele vieţii, ştiinţe fizice, informatică şi inginerie într-o căutare pentru o înţelegere fundamentală a sistemelor complexe de comportament.Motivul pentru acest interes general, în creier este că inteligenţa biologică este extrem de eficientă şi de succes in interactiunea sa cu lumea. De exemplu, performanţa senzitivo-a, chiar de către unii housefly depăşeşte amploarea pe care a cele mai sofisticate sisteme robotizate. Până destul de recent, aceasta a fost aşteptat cu încredere că principiile de calcul de uz general şi AI-ul ar include inevitabil înţelegere a sistemelor biologice nervos, şi că un comportament complex ar putea fi înţeleasă de la primele principii. Cu toate acestea, această aşteptare mare sa dovedit a fi greşită şi curent AI bazat pe sistem sunt extrem de limitate în domeniul de aplicare şi domeniul de aplicabilitate.

Cu recunoaşterea faptului că biologia a rezolvat multe probleme dificile de calcul şi de senzorimotoare de control, se crede că ne putem îmbunătăţi tehnologia noastră de învăţare direct de la biologie. Cu toate acestea, învăţarea de la biologie aduce probleme de propriile sale. În special, formele detaliate ale soluţiilor biologice sunt dificil de analizat. Un motiv important pentru aceasta este faptul că complexitatea de prelucrare neuronale, mai ales ca se referă la organizarea şi funcţionarea sistemului, sunt în esenţă non-liniar şi impun acest lucru metode speciale de a vizualiza explicaţia care merg dincolo de simpla descriere şi de disecţie. O metodă de a explica cu succes funcţia de sistem este de a sintetiza modele de lucru care să integreze bine-inteles sub-elemente în unităţi funcţionale. Astfel de modele încercarea de a caracteriza funcţionarea creierului la diferite niveluri, de la sinapse prin intermediul sistemelor de comportament. Unele dintre aceste modele oferă pur şi simplu o ordonare compact al cunostintelor noastre despre o anumită problemă prin simulări detaliate. Alţii abstract principiile de calcul utilizate de către neuroni, şi aşa mai departe sunt adesea formulate într-o paradigmă de inginerie şi fizică. Clasa din urmă de modele conceptuale sunt deosebit de utile, deoarece acestea oferă un sinergism de cercetare între Neuroscience, fizică, şi inginerie. Carver Mead a propus un tip interesant de model conceptual în care cunoaşterea noastră biologică este folosit pentru a construi un analog, sau emulare fizice, a sistemului de neuronale în mediu electronic, în cazul lui CMOS analog foarte mare scară circuite integrate (VLSI) tehnologie. El a introdus termenul de {\ ea Inginerie Neuromorphic} pentru a descrie proiectarea si fabricarea de sisteme neuronale artificiale, cum ar fi sisteme de viziune, cap-ochi sisteme, şi roboţi rătăcitoare, a căror arhitectură şi principiile de proiectare se bazeaza pe cele ale sistemelor biologice nervos.

Succesele iniţiale de inginerie neuromorphic au inclus senzori inteligenţi pentru vedere, auz şi olfactive; circuite pentru non-linear de control adaptiv, şi circuite care oferă soluţii rapide de constrângere de satisfacţie probleme, cum ar fi de mişcare coerentă şi stereocorrespondence. Aceste chip-uri de lucru au oferit informatii in principiile generale prin care matrici mari de elemente de prelucrare imprecise pot coopera pentru a oferi robuste în timp real a problemelor de calcul sofisticate. În plus, pentru a ajunge la efectori beneficierea locomoţie şi sunt în curs de dezvoltare. Şi am câştigat o înţelegere generală de prelucrare a informaţiilor şi de învăţare prin reţele neuronale artificiale. În aceste moduri de abordare a contribuit, de asemenea, neuromorphic la intelegerea noastra de prelucrare neuronale. Pana de curand, cu toate acestea, dimensiunea de majoritatea aplicaţiilor analogice VLSI a fost modestă, deoarece, din motive tehnice, circuitele analogice a fost limitat la un singur cip. Dar, această restricţie a fost recent depăşită, deschizând astfel calea pentru a multi-cip sisteme neuromorphic analogice. Acum provocarea de extinderea de la mici reţele neuronale artificiale şi proiectarea unor sisteme complet autonome la nivelurile de performanţă realizate de sisteme biologice se află în faţa. Dar, există multe probleme profunde care trebuie să fie abordate înainte de acest obiectiv poate fi atins.

Cel mai important dintre probleme este modul de organizare a sistemelor de comportamentul efectiv. De exemplu, cunoaşterea trebuie să combine prelucrare perceptive cu memorie şi un motor posibil planurile de a decide cu privire la un răspuns adecvat la mediul curent. Sistemelor existente artificiale au doar abilitati cognitive rudimentare de acest fel. Deşi suntem în măsură să sintetizeze elemente de percepţie, metoda prin care aceste elemente sunt contopite într-o singură lume, nu este cunoscut, fie pentru Neurobiologie sau pentru sistemele artificiale. Viteza cu care animalele comandantul roman probleme de mediu sugerează că sistemul nervos are o metodă de robust reprezintă legile fizice şi asamblarea lor în modele interne ale lumii, şi că aceste modele conduc imediat la strategii pentru rezolvarea problemelor cu motor interactive. Pe partea efectoare, avem nevoie de metode de stocare compactă şi exprimându-şi secvenţe de mişcări. În general, avem nevoie sa intelegem cum percepţiile şi acţiunile pot fi organizate, de preferinţă dinamic, în modele de succes din lume, şi modul în care acestea pot fi transformate în comportamente eficiente în roboţi.

Răspunsurile la aceste probleme de organizare trebuie să se constate prin analize biologice, şi sinteza de inginerie. Din fericire, interesul de inginerie neuromorphic in sinteza se produce la un moment important in Neuroscience, atunci când aceasta devine posibil de a pune întrebări experimentale cu privire la punerea în aplicare a funcţiilor cognitive. Experimente sofisticate folosind maimuţe comportă sunt explorarea procese, cum ar fi perceptia, atentie, de memorie, de recunoaştere, de luare a deciziilor, de planificare şi de motor. În plus, o serie de tehnici au devenit disponibile, care pot fi utilizate pentru a sonda şi manipula activitatea pe scară largă de neuroni, în contextul comportamentului, în special înregistrări, multiunit şi imagistica funcţională a creierului. În acelaşi timp, instrumentele teoretice pentru înţelegerea acest nivel a funcţiei cerebrale se maturizează, şi promit o legătură între prelucrare neuronale şi cogniţie. Astfel, în scopul de a atelierului de faţă, privind principiile de Sisteme comporta, este de a încuraja colaborarea dintre inginerii neuromorphic, şi Neurologii cu privire la problema modului în care comportamentul este pusă în aplicare de către maşini neuronale a creierului.

Formatul Workshop

În loc de formatul obişnuit "discuţiile de cercetare", va exista un set de discuţii tutorial, menite să aducă participanţilor eterogene rapid la un nivel comun de discurs. După aceea, vom discuta despre o serie de întrebări-cheie, pe care participantii vor identifica înainte de atelier. Formatul de workshop-ului se bazează pe un total de 10 ore de contact / atelier timpul celor trei zile. Fiecare sesiune va cuprinde:

• 30 minute tutorial concis, care prezintă probleme fundamentale.

Potrivit pentru o audienţă generală, interdisciplinar, cu profilul pe care îl pot vedea acum pe 
pagina de home. 
*** pot acei oameni alocate pentru a oferi tutoriale vă rugăm să trimiteţi-mi titlul lor vorbesc revizuit, bazat pe cele provizorii 
anunţate, şi desigur, Scopul reuniunii! 
A abstact punctul ar ajuta.
• Tutorialul va fi urmată de o discuţie specifice legate de tutorial.

*** Toţi participanţii ar trebui să ridice unele întrebări centrale pentru discuţii ACUM. Voi o listă a acestor 
pe pagina de start, în conformitate cu tutoriale, cum le-am primi. Aceasta oferă posibilitatea de a tutorelui 
pregăti, şi sperăm ascute discutie.
• Discuţie specifice se deschide într-o discuţie mai amplă, în care participanţii sunt încurajaţi să

contribuţii scurt (o problemă, unele de lucru, unele date, unele probleme etc literatura de specialitate). 
Fiecare contribuţie ar trebui să fie limitată la câteva minute, o transparenţă (sau un diapozitiv) dacă este necesar. 
*** participanţii ar trebui să indice acum, dacă este posibil, în cazul în care în program sunt susceptibile să contribuie 
în acest mod. Acest lucru nu este obligatoriu - oferă pur şi simplu unele schelet în jurul valorii de care preşedinţii 
pot forma sesiunile lor.
• Preşedinţii ar trebui să ia un rol activ în sesiunile lor - a face unele contribuţia ei înşişi,

modelarea discuţie, amenajarea, eventual, o prezentatori câteva înainte de reuniune (de exemplu). 
Vă rugăm să păstraţi mine (aproximativ) cunoştinţă de cauză.

Planul este de a utiliza timp suplimentar în timpul celor trei zile de discutii libere, activităţi, mese festive, plimbări etc formatului final al workshop-ului, specificarea exacta de discuţii tutorial, şi subiecte de discuţii, vor fi furnizate ulterior.

Program 
03 octombrie

08h45 Coffeee

Preşedinte: Kevan Martin 
09h00-09h15 Cuvânt de deschidere: Rodney Douglas 
09h15-09h45 antropomorfă modele de comportament uman - Dana Ballard

Creierul prezintă structura anatomica rafinat hiearchical variind 
de la neuroni la reţele, hărţi şi subsisteme. Aceste sisteme trebuie să 
funcţioneze în mod necesar la intervale diferite, din cauza fundamentale 
întârzierile în propagare a semnalului neuronale şi structura hiearchical a 
algoritmilor creierului.

Termenele fundamentale folosite pentru visuo-motorie comportamente sunt:

10ms reflex vestibulo-oculare care stabalizes privirea.

80ms timp pentru a avea acces la cortexul ca o memorie de conţinut adresabil.

300ms timp pentru a selecta o acţiune, cum ar fi deschis un ochi-mişcare sau 
mişcare de mână.

1-2 secunde timp pentru a directe de programe de lucru scurte comportamentale prin 
memorie.

Fiecare dintre aceste termene vor fi ilustrate folosind exemple de 
curente de cercetare subliniind modele antropomorfe şi studii umane. 

09h45-10h00 Discuţii

În ce măsură bucle de feedback-ul introduce întârzieri sau termenele noi de pe traseu, de la sensul de acţiune? Nu 
timpii de reacţie în experimente psihofizice ne dau informatii utile despre bucle de feedback-ul astfel? (AH) 

10.00-10h30 strategii de comportament pentru animale mici creier - Thomas Collett

Comportamentul implică tranzacţii între un actor şi caracteristici ale lumii sale externe. Pentru aceste tranzacţii 
să fie eficiente, actorul are nevoie de dinainte de proprietăţile şi comportamentul obiectelor externe. În 
mic-creier, de scurtă durată animalelor mare parte din această cunoaştere este încorporat, chiar şi ceea ce este dobândit 
are nevoie de strategii şi mecanisme incorporat pentru dobândirea statutului de succes. Cu dreptul, restrictive 
ipoteze sarcini aparent complexă poate fi realizată în moduri simple. Aspecte de nevertebrate 
comportament, în special de navigaţie vor fi considerate din această perspectivă.

10h30-10h45 Discuţii 
 

10h45-11h15 cafea

11h15-12.30 Discuţii

Contribuţiile scurt: Barbara Webb

Modele computationale de neuroni unice au avut succes, deoarece acestea reduc structura complexa si biofizica 
în structură simplă şi funcţia prin aplicarea de reguli simple. 
Există astfel de norme care pot fi aplicate la un comportament complex, astfel încât să reducă comportamente complexe la un simplu? 
Este comportamentul modulare într-un sens? (KM)

De navigare este un exemplu de comportament care implică o componentă considerabilă de informaţii stocate în directoare sesnorimotor comportament. 
Are de navigare, cum ar necesita o "hartă cognitivă", sau poate comportament (de exemplu, insecte de căutare a hranei) este compus din 
mai simple "non-cognitive" interacţiunile de simplu de memorie (de exemplu, instantaneu), cu acces la intrare multisenzoriale (vizual, polarizare, parfum etc trasee)? (KM)

Care sunt link-uri non-trivial între studierea robot, insecte şi mamifere de control al comportamentului? Poate 
vom determina domenii specifice de studiu care se dezvolta cel mai bine aceste link-uri (sau invers, zone care sunt mai susceptibile de a fi unic pentru fiecare sistem)? (BW)

Păianjeni sărituri cu masa de prânz prezintă complexe de navigaţie şi capabilităţi de planificare 
(Tarsitano & Jackson (1997), Anim comporta, 53:.. 257-266). Nu este util 
să ne gândim la acest lucru ca pe cunoaştere? (BO)

Care este relaţia dintre cercetare şi robotizate neuromorphic 
în studiul sistemelor de comportament. (PV)

În cazul în care vorbim despre cunoaştere înnăscută, ceea ce sa cunoscut despre ei 
originile filogenetice şi caietul de sarcini genetice? Există şi a lucrat 
în sistemele de exemplu? (PV)

În cadrul dezbaterii cu privire la relaţia de cunoştinţe înnăscute şi dobândite, cum 
putem defini proprietăţile ale organismului, care se referă la această problemă. 
De exemplu, s-ar putea pretinde că un membru deja implicit îşi exprimă 
cunoştinţe despre forma de locomotie a organismului se va baza pe. În 
acest caz, conceptul de cunoştinţe ia pe proprietăţi superpowerful care 
nu pot fi considerate foarte utile. Cum putem atenua această situaţie? (PV)

În cazul în care o sarcină complexă poate fi realizată în moduri simple. Cum 
definesc complexitatea unei sarcini? (PV)

Sunt strategiile utilizate de mici a creierului animalelor 
complet sau pur şi simplu aruncate subsumat de ordin superior- 
de control în sistemele mari de nervos? [AJP]

S-ar putea ne gândim de terminologie noi concise pentru a descrie "inbuilt 
cunoaştere "şi" ipoteze restrictive "pentru simplu precognitive, 
sisteme care nu au nici cunoştinţe şi nici nu face presupuneri, de obicei în 
sens? (AH)

Ce elemente de comportamente trebuie să fie preprogramat, şi la care 
nivel este posibil să ne gândim la comportamente în termeni de 
auto-organizare? 
Cum ar putea auto-organizarea de comportamente să fie formalizate pentru 
studii ştiinţifice? Poate o teorie combinat de acţiune şi percepţie 
oferă o abordare a învăţării nesupravegheate (de exemplu, auto-organizare) pentru 
învăţare? (SS) 

 13.00-14.00 Pranz

Preşedinte: Horace Barlow 
14.00-14h30 reprezentare eficientă - Bruno Olshausen

Mediul senzoriale în care trăim este bogat structurat. 
În măsura în care un sistem nervos poate forma reprezentări eficiente 
a acestei structuri, acesta va fi mai potrivite pentru a interacţiona cu mediul 
în mod corespunzător. Acest principiu de bază a fost propusă de mai mulţi ani 
în urmă de către Attneave şi Barlow, dar numai până recent tentative serioase 
fost făcute să-l utilizeze în mod cantitativ pentru a forma utile 
despre intuiţii de prelucrare a informaţiilor senzoriale în sistemele de nervos. 
Exemple de modul în care acest principiu a fost util aplicat la 
sistemul central nervos de mamifere vor fi discutate, şi viitoare 
de ghidare pentru înţelegerea reprezentare ierarhică şi feedback-ul 
buclele vor fi descrise.

14h30-15.00 Discuţii

Contribuţii scurt:
Sensibile la context răspunsurile creierului 
în care reprezintă atribute ale scenei vizuale, folosind functionale 
neuroimagistice, în şedinţa din reprezentările eficient. (Karl Friston)

Codificare relativ vs absolută a Cantităţi senzoriale (Andrew Parker)

Reprezentare neuronale de disparitate stereo (Andrew Pointon)

Exemplu de dificultăţi în scop cerinţe comportamentale sau teleologică a codurilor senzoriale şi reprezentări: 
con-adversar canale - pentru transmitere de informaţii maxima, recuperarea suprafaţă de reflexie, 
sau un alt design? (Anya Hurlbert) 


În ce măsură este o reprezentare eficientă eficient numai pentru sistemul special, care capturează / codifica reprezentare, 
şi în ce măsură se pot reprezentare eficientă aplică în mod egal, de exemplu, viziunea de insecte vs viziune vertebrate? (KM)

Este o reprezentare o etapă necesară intermediar între inputul senzorial şi 
de ieşire cu motor sau este doar un concept pe care le folosim, astfel încât să putem încerca să 
înţeleagă de prelucrare? (AD) Ce defineste optimalitate pentru un sistem de comportament? Este creierul un encoder optim? Dacă optimalitate, astfel cum sunt definite în sensul clasic informaţii teoretice, se realizeaza prin metode de învăţare supravegheată, care sunt lectiile pe care le putem trage cu privire la sistemele biologice, în cazul în care Este puţin probabil ca vom gasi astfel de metode de învăţare. Acest fapt ridică întrebarea cum putem valida presupuse modele ale functiei cerebrale. (PV) 


Nu principiile de reprezentare eficientă şi maximium 
transfer de informaţii au valabilitate predictivă în ceea ce priveşte 
sistemele reale neuronale. (KF)

Măsurarea proprietăţilor de scene naturale şi a imaginilor este 
evident foarte important în a ne ajuta să descoperi de ce vizual 
este organizat sistemul de modul în care este. Suntem într-o poziţie pentru a estima 
cantitativ dezavantajele unei reprezentări ineficiente 
, astfel încât să putem estima presiunile de selecţie privind evolutia 
sistemelor noastre vizuale? (Similar cu întrebarea lui KM) [AJP]

Luaţi în considerare cazurile în care reprezentarea de intrare senzoriale 
depinde de ieşire cu motor (de exemplu, Goodale / Milner). (AH)

Cum poate evolua reprezentări utile adaptate la animal care 
vrea să facă uz de ea? Nu ar trebui să evolueze reprezentări perceptual 
, împreună cu represenatations cu motor? Un astfel de proces ar formaliza 
conceptul de James Gibson de affordances? (SS)

Nu mapările senzoriale dezvolta independent de acţiunea cu motor? (EL) 


Poate eficienţa unei reprezentări senzoriale fi luate în considerare doar în termeni 
de transfer de informaţii? (EL)

Există o alternativă adecvată la noţiunea de reprezentare în nervos 
sisteme? (EL) 

15.00-15h30 --- 
cafea 
16.00-16h30 sisteme Neuromorphic - Rodney Douglas

Inginerie Neuromorphic se ocupă cu proiectarea si fabricarea de sisteme neuronale artificiale, cum ar fi 
chips-uri viziune, cap-ochi sisteme, şi roboţi rătăcitoare a căror arhitectură şi principiile de proiectare se bazează pe cele biologice nervos 
sistemelor. De obicei, cunoştinţelor biologice este folosit pentru a construi o emulare fizică a sistemului neuronale într-un suport electronic, cum ar fi 
CMOS analog foarte mare scară circuite integrate (VLSI) tehnologie. Până de curând mărimea celor mai multe dintre aplicatii analogice VLSI a fost modestă, deoarece, din motive tehnice, circuitele analogice a fost limitat la un singur cip. Dar, această restricţie a fost recent depăşită, deschizând calea neuromorphic sistemelor multi-cip. Acum provocarea de extinderea de la mici reţele neuronale artificiale la sisteme complet autonome la nivelurile de performanţă realizate de sisteme biologice se află în faţa. Dar, există multe probleme profunde intelectuală care trebuie să fie abordate înainte de acest obiectiv poate fi atins. Cel mai important dintre probleme este modul de organizare a sistemelor de comportamentul efectiv.

16h30-17h00 Discuţii

Contribuţii scurt:

Are inginerie neuromorphic necesita un stadiu de inginerie inversă, sau ca în HH acţiune potentiale, 
se cuvine curba suficient pentru succesul într-un neuromorphism (neuroni de exemplu, siliciu)? (KM)

Putem eluda "nivelurile" întrebare? (BW)

Ce avantaje sunt dobândite prin colaborarea cu implementari fizice, cum ar 
fi analogice VLSI, spre deosebire de simulate, "roboţi virtuale." (BO) Care este rolul de mediu utilizat în mod curent în inginerie Neuromorphic, aVLSI, în studiul funcţiei neuronale. (PV) De exemplu, performanţa senzitivo-a, chiar housefly depăşeşte prin amploarea pe care unii dintre cele mai sofisticate sisteme robotizate. Cum putem masura astfel de afirmaţii cantitativ? [AJP] 


Succesele iniţiale de inginerie neuromorphic au inclus senzori inteligenţi 
pentru vedere, auz şi olfactive; circuite pentru non-linear de control adaptiv, 
şi circuite care oferă soluţii rapide de constrângere de satisfacţie probleme 
, cum ar fi de mişcare coerentă şi stereocorrespondence. Aceste chip-uri de lucru au 
oferit informatii in principiile generale prin care matrici mari de 
elemente de prelucrare imprecise pot coopera pentru a oferi robuste în timp real 
a problemelor de calcul sofisticate. În plus, efectori pentru a ajunge la 
beneficierea de locomoţie şi sunt în curs de dezvoltare. Şi am câştigat unele generale 
înţelegere a de prelucrare a informaţiilor şi de învăţare prin neuronale artificiale 
reţele. În aceste moduri de abordare a contribuit, de asemenea, neuromorphic 
la intelegerea noastra de prelucrare neuronale. 
argumentul întemeiat pe co-operativitate sugerează că proprietăţile apar noi 
pur şi simplu ca urmare a ansamblului de elemente şi interacţiunile dintre 
cu "neural-like" arhitecturi. Putem punct la descoperirea * * de 
orice proprietăţi noi prin această metodă? [AJP]

Acesta poate fi corect să spun că una dintre preocupările principale ale aVLSI a fost 
de prelucrare devreme senzoriale. Presupunând pentru o clipă că această problemă şi 
problema de comunicare a fost rezolvată în întregime, este posibil să se 
definească ceea ce se concentreze următoare, cel mai important de cercetare ar trebui să fie, în 
scopul de a promova sisteme neuromorphic? (SS)

19:30 04 octombrie

  

Preşedinte: Leslie Kaebling 
09h00-09h30 Learning armare Computaţională - Andrew Barto

De învăţare moderne de armare de calcul 
adrese gol-dirijată de învăţare şi de luare a deciziilor 
în interacţiunea cu un mediu incert. 
metodele simple de armare de învăţare urmaţi Legea clasică a Efectul 
că, dacă o acţiune este urmată de o stare satisfăcătoare de afaceri, sau 
o îmbunătăţire în starea de Afaceri, apoi tendinţa de a produce această acţiune 
este consolidată, de exemplu, armate, iar în cazul în care o acţiune este urmată o 
stare nesatisfăcătoare de lucruri, apoi tendinţa de a produce această acţiune este 
slăbit. Mai multe sisteme complicate învăţa funcţiile interne de armare cu ajutorul 
metodelor de prevenire, cum ar fi diferenţă temporală (TD), algoritmi. 
învăţarea de armare se atrage o atenţie sporită în calculator 
ştiinţă şi inginerie, deoarece acesta poate fi utilizat de sisteme autonome de a învăţa 
din experienţele lor în loc de cunostinte din partea profesorilor, şi se 
atrage atenţia în neuroştiinţe computaţionale, deoarece aceasta este în consonanţă cu 
principiile biologice. Acest scurt tutorial va prezenta aspecte ale teoriei 
şi practicii de învăţare moderne de armare de calcul. 

09h30-09h45 Discuţii

Cum sunt plauzibile synaptically-locale "eligibilitatea" urme care sunt adesea 
ipoteza de modele neuronale de învăţare armare (RL)? (AB)

Obişnuite de învăţare de armare (RL)-cadru tratează fiecare recompensă ca un 
singur număr. Are această exclude interesant, şi biologic importante, 
cazurile în care există mai multe semnale recompensa a răspunde la diferite 
aspecte ale mediului de învăţare a agentului? Este un singur număr de 
cadru prea abstract? (AB)

Aplicaţiile cele mai impresionante RL pana in prezent au fost utilizate off-line 
de învăţare de la simulări, mai degrabă decât învăţarea on-line de la o experienţă reală. 
Ce putem învăţa de la animale despre cum se fac on-line RL mai eficientă? (AB)

09h45-10h15 substraturi neuronale de predicţie şi de a recompensa - Read Montague

Vertebrate şi nevertebrate sunt echipate cu grupuri de neuroni care livrează 
substanţele neuromodulatory în regiunile pe scară largă a lor nervos central 
sisteme. Aceste sisteme au fost mult timp asociate cu procesarea recompensa si 
recompensa-dependente de învăţare. Date recente sugerează că activitatea într-un subset de 
neuroni cu livrare dopamina (primate) şi octopamine (albinelor) poate cod pentru 
erori în suma de aşteptat de recompense viitoare. Aceste constatari fiziologice 
au sugerat o legatura intre schimbarile la livrare dopamina sau octopamine 
şi diferenţă temporală (TD) algoritmul. În special, fluctuaţiile în 
livrare neuromodulator au fost utilizate într-un rol dublu - (1) ca o supraveghere 
semnal de modificări ale greutăţii sinaptice, şi (2) ca un semnal de a influenţa acţiunea 
alegere. Acest rol dublu este mai bine cunoscut în aplicaţii de TD ca o adaptare 
critic. Aceste aplicaţii biologice au conectat funcţia de 
neuroni octopaminergic în albine la strategiile de decizie simplă afişate de către 
albine reale în timp ce pentru culegătoare de nectar. În plus, acelaşi cadru poate 
considerare pentru modificările în activitatea neuronilor dopaminergici de primate în timp ce acestea sunt 
de învăţare sarcini simple decizii. Această convorbire va revizui conexiunile dintre 
metodele de TD şi sisteme neuromodulatory, cu un accent pe care nu sa raspuns 
problemele ridicate de cadrul de calcul.

Problemele ridicate de care nu sa răspuns să facă legătura între metodele de TD şi 
sisteme de neuromodulatory.

1. În ambele primate şi modelul de albine, punct de vedere este animal-centric, 
de exemplu, mecanismele de adpative neuronale sunt privite din perspectiva de albine 
sau de resurse primate exploatarea în împrejurimi lor. Multe elemente din 
mediul înconjurător sunt ele însele de adaptare, şi pot exploata strategiile de adaptare 
folosite de albine şi de primate. De exemplu, florile exploata adaptare 
mecanismele de albine culegătoare, în scopul de a poleniza. Deoarece aceste sisteme de 
co-evoluat, trebuie să se considere strategiile reciprocă utilizate de către ambele flori şi 
albine în scopul de a înţelege natura completă a mecanismelor de adaptare neuronale. (RM)

2. O problemă fundamentală ridicată în convorbire este reprezentarea neuronale a unui 
stimul prin timp. Baza fizica a modului în care un stimul este reprezentată de 
secunde sau mai multe minute după aceasta nu mai este prezent este complet necunoscut. 
datele din neuronii dopaminergici primat sugerează că destul de precisă 
etichete temporale există în creier, cu toate acestea, instanţiere lor rămâne tulburi. (RM)

3. Cadrul prezentat este incompletă, în incapacitatea de a ţine cont de 
ceva asemanator cu efecte atenţională în cazul în care un stimul este dată mai mare 
prioritate decât alta. O posibilitate este ca alte semnale la nivel mondial, eventual 
prin intermediul sistemelor neuromodulatory în parte, sunt responsabile pentru atribuirea 
proeminenţă la un stimul. De asemenea, este posibil ca efectele atentionala sunt 
fenomene locale distributated in creier. (RM) 

10h15-10h30 Discuţii 
10h30-11.00 cafea 
11.00-12.30 Discuţii

Contribuţii scurt:

Cum modele singur neuron de învăţare (de exemplu, BCM) pe hartă modele de nivel superior (organismică) condiţionat operante sau clasic? 
adică este ceva care are nevoie de înalt nivel de învăţare, care nu este luată de îngrijire de către etc Hebb 
Există o problemă de scalare? (Nu modelelor mari de învăţare nu?). (KM) 
Modele de învăţare de albine, sau cortexul frontal de învăţare, necesită un sistem de recompense (de exemplu, dopamina). 
ar trebui să recompenseze fi o parte intrinsecă a modelelor de învăţare? (KM) 
Noi înţelegem o valoare justă, acum, despre învăţare, în special în 
situaţii de circumscris. Dar cum, într-un agent complex de comportament, sunt 
probleme de invatare încadrate? (LPK) 
Este comportamentul descompuse în unităţi mai mici, a priori? Sau este un 
fel de descompunere structurale învăţat? (LPK) 
În cazul în care nu provin de la obiecte, şi atunci când? Asta este, pentru ceea ce (dacă există) 
un fel de comportament este necesar (sau utile) pentru agentul de a 
"concepe" a mediului său în termeni de obiecte (şi relaţiile dintre 
ele)? (LPK)

Dacă ne-ar presupune că TVA reflectă un semnal de predicţie ca generat de 
un critic de adaptare, cum este calculat (de exemplu, prin care 
structurile). Ce constituie o recompensă? 
Care sunt datele care arată că sistemele de neuromodulatory sunt asociate 
cu procesarea recompensa, ce alte mesaje fac aceste sisteme, eventual, 
transmite? Ar trebui să ne gândim la aceste sisteme, în termeni de recompensa sau 
pedeapsa? Dacă presupunem că TVA ar putea funcţiona ca un critic de adaptare ceea ce este 
de date referitoare la acţiunea de dopamină, care ar sprijini acest lucru. (PV)

Nu principiile de reprezentare eficientă şi maximium 
transfer de informaţii au valabilitate predictivă în ceea ce priveşte 
sistemele reale neuronale. (KV)

În ce măsură se poate de învăţare continua fără supraveghere sau recompensă? 
, răsplata este pur şi simplu necesare pentru selectarea acţiunilor sau a nu 
recompensa / pedeapsa consolida de fapt Depozit de noi cunostinte? [AJP]

Punctul 2. Cum este reprezentarea neuronale de un stimul 
(chiar în timp ce ea continuă să fie prezent) afectate de adaptare senzorială? (AH)

Este de armare de învăţare abordarea dreptul de a învăţării înţelegere 
la animale? Având în vedere că învăţarea de armare nu la scară foarte bine 
în sistemele de înaltă dimensionale, ceea ce sunt modalităţi posibile pentru a evita această 
problemă scalarea (de exemplu, reprezentări abstracte, care sunt mai mici dimensiuni)? (SS)

Care este intervalul de timp în care mecanisme de învăţare de armare pot 
funcţiona în sistemele biologice nervos? (EL)

13.00 Masa de prânz 
după-amiază 05 octombrie


  

Preşedinte: Andrew Derrington 
09h00-09h30    Principii de primat Motor Control - Krishna Shenoy

Act de aparent simplu de a ajunge pentru un pahar de apă este departe 
de înţeles. În termeni generali Locul de amplasare a sticlei se observă, 
direcţia de mers braţ este determinată şi de mişcarea este 
executat. În timp ce de mult se stie despre prelucrare senzoriale si motorii 
de executie, mult mai puţin este înţeles despre funcţionarea lor în comun. 
Pentru a seta scena pentru discutarea unor probleme restante în motor 
de control, precum şi pentru a permite compararea biologice şi robotizate 
de design de control, acest tutorial va revizui la elementele fundamentale ale primatelor 
de control al motorului. Neuroanatomia, organizarea funcţională, 
feedback-ul / controale feedforward, cu motor cortexul, single-neuron/population 
reprezentări şi să coordoneze cadre vor fi printre subiectele 
abordate.

09h30-09h45 Discuţii 
09h45-10h15  la clasic la biomimetic Robotica - Stephan Schaal

Robotică clasice a început într-un moment în care mecanică şi de calcul 
hard-ware a fost sever limitată în punerea în aplicare a principiilor biologice 
sisteme de circulaţie. Mai mult decât atât, în urma succesului de Artificială 
Intelligence în acest moment, se credea că adecvate de căutare 
şi de tehnicile de motivare simbolice ar putea oferi toată puterea necesară 
pentru a face sistemele de circulaţie "inteligente". În ultimii ani, însă, 
această atitudine sa schimbat. Având în vedere eşecul de robotica clasice pentru a 
livra roboţi care au venit aproape numai moderat de flexi-tatea şi 
versatilitatea de biologie, cercetatorii robotică s-au întors să studieze şi să 
mimeze principiile de sistemele cu motoare biologice. Un "nou val" de robotica, 
robotica biomimetic, încearcă să încorporeze din ce în ce mai funcţional 
şi componente structurale ale mişcării biologice în lor experimentale 
setari. Elemente cheie ale roboticii funcţionale biomimetic includ 
de învăţare şi de adaptare cu reţele neuronale, de control neliniare, strict 
de cuplare între percepţie şi acţiune, precum şi formarea de interne 
de reprezentare, în timp ce biomimesis structurale a început să copieze 
structura cinematic de oameni şi animale, pentru a sublinia rolul de 
proiectare conforme cu, şi de a ajunge pentru muşchi pe bază de acţionare. Pe 
de o parte, această discuţie are ca scop să ofere o imagine de ansamblu a elementelor de 
robotica biomimetic, dar pe de altă parte, se va solicita, de asemenea, critic 
, dacă eforturile de robotica biomimetic urmeaza o cale promiţătoare 
şi elemente de ceea ce viitor ar trebui să fie incluse într-o astfel de abordare.

10h15-10h30 Discuţii 
10h30-11.00 cafea 
11.00-12.30 Discuţii

Contribuţii scurt:

Există balistice, feedforward, mişcările, sau sunt toate mişcările sub nici feedback-ul senzorial sau efference copie de semnalizare de eroare? 
De ce este libera robotic în mare măsură balistice? (KM)

Cât de important este ecologic (sarcina real) context pentru discutarea mecanismelor de autovehicule de control (sau de percepţie pentru care 
contează)? (BW)

Există un echivalent cu motor a conceptului de teren receptive? (AD)

Teoria informaţiei oferă un cadru util de gândire cu privire la 
prelucrarea în sisteme senzoriale. Poate juca un rol similar cu motor în 
sistemele? Există o astfel de construcţie, care este mai potrivit pentru a ghida 
gândirea noastră în acest domeniu? (BO)

Care sunt etapele diferite în care sistemele de control al motorului neuronale 
acţiuni şi care sunt primitivele reprezentaţionale care le folosesc. 
Ce este predefinite şi ceea ce este achiziţionat în control al motorului astfel cum afişat de 
vertebrate (PV)

În cât de departe poate fi studiată cu motor de control fără a se lua percepţie în 
considerare? 
Există un echivalent de occulomotor "comportamente primitive" (de exemplu, VOR, 
OKR, saccades, etc), în sistemul de control la nivelul membrelor? Ce se întâmplă atunci când nou-dobândit 
competenţe libera obţine "automată", un proces care pare să recruteze diferite creier 
regiuni decât procesul de învăţare versiunea originală? (SS)

Pranz 13.00 
Preşedinte: Dana Ballard 
14.00-15.00 Discuţii inchiderii

19:30 

Participanţii au confirmat:

Dana Ballard 
Universitatea din Rochester, Catedra de Informatică 
Rochester, NY, Statele Unite ale Americii 
Tel.++1 716 275 5671 dana@cs.rochester.edu

Horace Barlow hbb10@cam.ac.uk

Andrew Barto 
Universitatea din Massachusetts, Departamentul de Computer Science 
Amherst, MA 01003, Statele Unite ale Americii 
Tel.+ 1 413 545 2109 / Fax++ 1 413 545 1249 barto@cs.umass.edu

Mark Blanchard 
Departamentul de Neurobiologie 
Medical School 
Universitatea din Newcastle upon Tyne 
Publicaţi Framlington, Newcastle upon Tyne 
NE2 4HH Marea Britanie 
Tel:+44 191 222 8541 
Fax:+44 191 222 5227 JMBlanchard@newcastle.ac.uk

David Bramwell 
Universitatea din Newcastle, upon Tyne 
Newcastle upon Tyne NE1 7RU, Marea Britanie DIBramwell@ncl.ac.uk

Thomas Collett (nu pagina de start) 
Universitatea din Sussex, Biologie în Biols 
Brighton BN1 9RH, Marea Britanie 
Tel.++44 127 367 8507 TSCollett@sussex.ac.uk

Kyran Dale 
Centrul pentru Computational Neuroscience si 
Robotica, Facultatea de Stiinte Biologice, Universitatea din 
Sussex, Brighton BN1 9QG. kyrand@cogs.sussex.ac.uk

Andrew Derrington 
Psihologie Dept, University Park, Nottingham, NG7 2RD, Marea Britanie. 
Telefon 0115 951 5362, fax 951 5324, andrew.derrington @ nott.ac.uk

Rodney Douglas 
Institutul de neuroinformatics, Universitatea / ETH Zurich 
Gloriastr. 32, 8006 Zurich / Elveţia 
Tel.++41 1 634 26 61 / Fax++1 41 634 49 83 rjd@ini.phys.ethz.ch

Soţii Phil philh@cogs.susx.ac.uk

Anya Hurlbert (nu pagina de start) 
Universitatea din Newcastle, upon Tyne 
Newcastle upon Tyne NE1 7RU, Marea Britanie 
Tel.++44 191 222 6000 / Fax++44 191 222 6139 anya.hurlbert @ newcastle.ac.uk

Leslie Kaelbling 
înfiinţarea Catedrei de Calculatoare 
Box 1910, 115 Waterman Street 
Universitatea Brown, Providence, RI 02912 
Tel.++1 401 863 7637 / Fax++1 401 863 7657 lpk@cs.brown.edu

Eric Lumer 
Wellcome Departamentul de Neurologie cognitive 
Institutul de Neurologie, UCL 
12 Regina Piaţa 
Londra. WC1N 3BG Regatul Unit 
Tel: 44 (0) 171 833 7456 
Fax: 44 (0) 171 813 1445 e.lumer @ fil.ion.ucl.ac.uk

Kevan Martin 
Institutul de neuroinformatics 
ETHZ / UNIZ 
Gloriastr 32, Zurich 8006. 
+41 (1) 634 2698, Fax+41 (1) 634 4389 kevan@ini.phys.ethz.ch

Citeşte Montague, (nu pagina de start) 
Universitatea din Alabama de la Birmingham, Colegiul de Medicina Baylor 
One Baylor Plaza Houston, TX 77030, Statele Unite ale Americii 
Tel.++1 713 798 3134 read@bohr.bcm.tmc.edu

Regina Murda 
Institutul de neuroinformatics 
ETHZ / UNIZ 
Zurich, Gloriastr. 32 
8006 Zurich / Elveţia 
Tel.++41 1 634 26 61 / Fax++1 41 634 49 83 pfmjv@ini.phys.ethz.ch

Bruno Olshausen 
Universitatea din California Davis, Departamentul de Psihologie Centrul pentru Neuroscience 
1544 Newton Ct, Davis., CA 95616, Statele Unite ale Americii 
Tel.++1 916 757 8749 baolshausen@ucdavis.edu

Andrew Parker (nu pagina de start) 
Universitatea Laboratorul de Fiziologie 
Parcuri Road, Oxford OX1 3PT, Marea Britanie andrew.parker @ physiol.ox.ac.uk

Andrew Pointon 
Universitatea Laboratorul de Fiziologie a 
Parcurilor Road, Oxford OX1 3PT, Marea Britanie 
Tel (+44) 1865 272555 andrew.pointon @ physiol.ox.ac.uk

Claire crustă 
Neural Systems Group Neurobiologie Departamentul 
Scoala de Psihologie şi Psihiatrie 
Universitatea din Newcastle, upon Tyne, NE2 4HH, Marea Britanie 
Tel. Marea Britanie 0191 2226681 / Fax Marea Britanie 0191 2225227 E-mail claire.rind @ ncl.ac.uk

Stefan Schaal 
Colegiul de Informatică 
Georgia Institute of Technology, 801 Atlanticul de unitate 
Atlanta, GA 30332-0280, Statele Unite ale Americii 
Tel.++1 404 894 3152 / Fax++1 404 894 9846 sschaal@cc.gatech.edu

Krishna Shenoy 
California Institute of Technology, Pasadena, CA 91125 
Tel.++1 818 395 8337 / Fax++1 818 795 2397 kvshenoy@vis.caltech.edu

Leslie Smith 
Direcţia de Inginerie Electrică 
din Universitatea Edingburgh, regele e Clădiri? 
Mayfield Rd., Edingburgh EH9 3JL, Marea Britanie lss@cs.stir.ac.uk

Paul Verschure 
Institutul de neuroinformatics 
ETHZ / UNIZ 
Zurich, Gloriastr. 32 
8006 Zurich / Elveţia 
Tel.++41 1 634 26 61 / Fax++1 41 634 49 83 pfmjv@ini.phys.ethz.ch

Barbara Webb (nu pagina de start) 
Universitatea din Nottingham, Departamentul de Psihologie 
University Park, Nottingham Ng7 2RD, Marea Britanie 
Tel.++44 115 951 5295 Barbara.Webb @ nottingham.ac.uk

David Willshaw D. Willshaw @ cns.ed.ac.uk