• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

从示例中学习:模仿学习与新兴认知

Learning from Examples: Imitation Learning and Emerging Cognition

作者信息

Kuniyoshi Yasuo

PMID:26065071
Abstract

In contrast to traditional robots, future humanoid robots will not be explicitly programmed to accomplish new tasks in the real world. Instead they will acquire new skills by imitating human behavior. Learning new skills by imitation is a core and fundamental part of human learning, and a great challenge for humanoid robots. This chapter presents mechanisms of imitation learning, which contribute to the emergence of new robot behavior. We first give a detailed description of the general scientific insights underlying the imitation capability of humans. We present a learning model of the mirror neuron system enabling a humanoid robot to imitate first-seen human motions. Then we make further considerations regarding embodiment.

摘要

与传统机器人不同,未来的人形机器人不会被明确编程以在现实世界中完成新任务。相反,它们将通过模仿人类行为来获得新技能。通过模仿学习新技能是人类学习的核心和基础部分,也是人形机器人面临的巨大挑战。本章介绍了模仿学习的机制,这些机制有助于新机器人行为的出现。我们首先详细描述了人类模仿能力背后的一般科学见解。我们提出了一种镜像神经元系统的学习模型,使拟人机器人能够模仿首次看到的人类动作。然后我们对具身性进行了进一步的思考。

相似文献

1
Learning from Examples: Imitation Learning and Emerging Cognition从示例中学习:模仿学习与新兴认知
2
A developmental roadmap for learning by imitation in robots.机器人模仿学习的发展路线图。
IEEE Trans Syst Man Cybern B Cybern. 2007 Apr;37(2):308-21. doi: 10.1109/tsmcb.2006.886949.
3
Is imitation learning the route to humanoid robots?模仿学习是类人机器人的发展途径吗?
Trends Cogn Sci. 1999 Jun;3(6):233-242. doi: 10.1016/s1364-6613(99)01327-3.
4
Robots that imitate humans.模仿人类的机器人。
Trends Cogn Sci. 2002 Nov 1;6(11):481-487. doi: 10.1016/s1364-6613(02)02016-8.
5
Motion Similarity Evaluation between Human and a Tri-Co Robot during Real-Time Imitation with a Trajectory Dynamic Time Warping Model.基于轨迹动态时间规整模型的实时模仿中人与三自由度机器人运动相似度评估。
Sensors (Basel). 2022 Mar 2;22(5):1968. doi: 10.3390/s22051968.
6
Experiments in artificial culture: from noisy imitation to storytelling robots.人工培养实验:从嘈杂的模仿到讲故事的机器人。
Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 2022 Jan 31;377(1843):20200323. doi: 10.1098/rstb.2020.0323. Epub 2021 Dec 13.
7
View-Invariant Visuomotor Processing in Computational Mirror Neuron System for Humanoid.仿人机器人计算镜像神经元系统中的视图不变视动处理。
PLoS One. 2016 Mar 21;11(3):e0152003. doi: 10.1371/journal.pone.0152003. eCollection 2016.
8
Humanoid Cognitive Robots That Learn by Imitating: Implications for Consciousness Studies.通过模仿学习的类人认知机器人:对意识研究的启示
Front Robot AI. 2018 Jan 26;5:1. doi: 10.3389/frobt.2018.00001. eCollection 2018.
9
A Bayesian Developmental Approach to Robotic Goal-Based Imitation Learning.一种基于贝叶斯发展方法的机器人目标导向模仿学习
PLoS One. 2015 Nov 4;10(11):e0141965. doi: 10.1371/journal.pone.0141965. eCollection 2015.
10
The Robot in the Crib: A Developmental Analysis of Imitation Skills in Infants and Robots.婴儿床里的机器人:婴儿与机器人模仿技能的发展分析
Infant Child Dev. 2008 Jan;17(1):43-53. doi: 10.1002/icd.543.