A stydy knowledge lifecycle for commmmumication support on the netwook

网络通信支持的科学知识生命周期

基本信息

项目摘要

In this research, we proposed concept "knowledge as media" to realize knowledge lifecycle for communication support on the network. In the traditional view of artificial intelligence, Knowledge exists within agents such as human and computer programs. On the contrary, we regard knowledge exists among agents, i. e., knowledge is media which enables communication among agents. Under this view, we investigated knowledge from the abstract way to the practical one. Ontology is the most abstract form of knowledge, knowledge for community and knowledge for environments are intermediate, and the embodied knowledge is the most practical one. We have three major results. One is community-support system called TelMeA in which interface agents as participants can form a field of communication. We tested this system by the psychological experiment and showed that using interface agents like this system is effective for communication. The second result is a system to capture personal knowledge. The system called MindHeap can gather knowledge through WWWW browsing. If a user can pick up sentences in WWWW, the system memorizes the sentences and their contexts. The sentences are connected to each other through their contexts in this system. The user can retrieve related memorized sentences automatically and even summarize WWW pages based on memorized information. The third result is embodiment-based learning, in which embodiment knowledge is captured through actions. The agent can learn how its body is by moving around and sensing the environment.
在本研究中,我们提出了“知识作为媒体”的概念,以实现网络上通信支持的知识生命周期。在人工智能的传统观点中,知识存在于人类和计算机程序等代理中。相反,我们认为知识存在于主体之间,即。即,知识是使主体之间能够进行交流的媒介。在这种观点下,我们对知识的考察是从抽象到实践的。本体是最抽象的知识形式,社区知识和环境知识处于中间,而具身知识是最实用的知识。我们取得了三项主要成果。一种是名为 TelMeA 的社区支持系统,其中接口代理作为参与者可以形成一个通信场。我们通过心理学实验测试了这个系统,并表明使用像这个系统这样的界面代理对于沟通是有效的。第二个成果是一个捕获个人知识的系统。名为MindHeap的系统可以通过WWWW浏览来收集知识。如果用户可以在 WWWW 中找到句子,系统就会记住这些句子及其上下文。这些句子通过该系统中的上下文相互连接。用户可以自动检索相关记忆的句子,甚至可以根据记忆的信息总结WWW页面。第三个结果是基于具体化的学习,其中具体化知识是通过行动获取的。代理可以通过移动和感知环境来了解其身体状况。

项目成果

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Kazunori Terada, Takayuki Nakamura, Hideaki Takeda, Toyoaki Nishida: "A cognitive robot architecture based on tactile and visual information"Advanced Robotics. 13(8). 767-778 (2000)
Kazunori Terada、Takayuki Nakamura、Hideaki Takeda、Toyoaki Nishida:“基于触觉和视觉信息的认知机器人架构”高级机器人学。
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Atsushi Ueno, Hideaki Takeda: "Cooperation of categorical and behavioral learning in a practical solution to the abstraction problem"New Generation Computing. 19. 257-282 (2001)
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Yoshihide Yamashiro、Atsushi Ueno、Hideaki Takeda:“使用基于延迟奖励的遗传算法解决部分观察马尔可夫决策问题的方法”,电子、信息和通信工程师学会汇刊 J84-D-I(12)。 )
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高橋徹, 武田英明: "Telmea:非同期コミュニティシステムにおけるavatar-likeエージェントの効果とwebベースシステムへの実装"電子情報通信学会論文誌. J84-D-I(8). 1244-1255 (2001)
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Kazunori Terada, Takayuki Nakamura, Hideaki Takeda, Tsukasa Ogasawara: "Embodiment based object recognition for vision-based mobile agents"Journal of Robotics and Mechatoronics. 13(1). 88-95 (2000)
Kazunori Terada、Takayuki Nakamura、Hideaki Takeda、Tsukasa Ogasawara:“基于视觉的移动代理的基于实体的对象识别”机器人与机电学杂志。
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