Understanding Concepts: An Essential Aspect of Robust Intelligence
理解概念:稳健智能的一个重要方面
基本信息
- 批准号:0646933
- 负责人:
- 金额:--
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2006
- 资助国家:美国
- 起止时间:2006-09-15 至 2008-02-29
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Proposal 0646933"Understanding Concepts: An Essential Aspect of Robust Intelligence"PI: Patrick H. WinstonMIT ABSTRACTThis project will investigate foundational issues about the nature and representation of concepts, a critical prerequisite for building robust intelligence systems. In this project, which will be carried out in the Genesis Group of the MIT CSAIL laboratory, a concept is a complex, cross-modal model that crystallizes out of experience. As a step toward learning how to use experience, real and surrogate, to build such models, this project will collect and devise a rich collection of cross-linked, understanding-oriented experts, each specialized to a particular representation of the world, all backed by both individual associative memories and by associative memories that span multiple representations. The memories will be populated from a stream of sentences and phrases, thereby accumulating a humanlike capacity to associate states and actions that appear in one modality with those that appear in other modalities. This project will distill and test important aspects of concept representation by building a system called the Gauntlet System in which sentences and phrases stream past a line of representation-centered experts, each of which can either interpret an element of the data in its own terms or ignore it and pass it along to other downstream experts for their consideration. The project plans to build an on-line library of representation summaries for use by other researchers interested in concept formation, robust systems and Artificial Intelligence.
提案 0646933“理解概念:鲁棒智能的一个重要方面”PI:Patrick H. Winston 麻省理工学院摘要该项目将研究有关概念的性质和表示的基本问题,这是构建鲁棒智能系统的关键先决条件。这个项目将在麻省理工学院 CSAIL 实验室的 Genesis 小组进行,其中的一个概念是一个复杂的、跨模式的模型,它是从经验中结晶出来的。作为学习如何使用真实经验和替代经验来构建此类模型的一步,该项目将收集和设计丰富的交叉链接、以理解为导向的专家集合,每个专家都专门针对世界的特定表示,并且都得到支持通过个体联想记忆和跨越多种表征的联想记忆。记忆将由一系列句子和短语填充,从而积累类似人类的能力,将一种模式中出现的状态和动作与其他模式中出现的状态和动作联系起来。该项目将通过构建一个名为 Gauntlet 系统的系统来提炼和测试概念表示的重要方面,其中句子和短语流过一排以表示为中心的专家,每个专家都可以用自己的术语解释数据元素,或者忽略它并将其传递给其他下游专家供其考虑。该项目计划建立一个在线表征摘要库,供对概念形成、稳健系统和人工智能感兴趣的其他研究人员使用。
项目成果
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专著数量(0)
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会议论文数量(0)
专利数量(0)
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