Generic Neuromorphic Principles of Cognition and Attention for Ants, Humans and Real-world Artefacts: a Comparative Computational Approach

Welcome to the UPF Digital Repository

Mathews, Zenon. Generic Neuromorphic Principles of Cognition and Attention for Ants, Humans and Real-world Artefacts: a Comparative Computational Approach. 2011
http://hdl.handle.net/10230/12115
dc.contributor.author Mathews, Zenon
dc.contributor.other Verschure, Paul F. M. J.
dc.contributor.other Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
dc.date.accessioned 2013-07-12T01:50:51Z
dc.date.available 2013-07-12T01:50:51Z
dc.date.issued 2011-01-12
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/12115
dc.description.abstract Es considera que la cognició biològica fa servir mecanismes com la predicció, l'anticipació i l'atenció per resoldre tasques complexes. S'ha suggerit que aquests mecanismes es materialitzen en els mamífers a través d'interaccions entre les capes corticals, mentre que la seva manifestació en cervells relativament més simples, como el dels invertebrats, és encara poc clara. En la cognició artificial, la naturalesa i la interacció dels mecanismes mencionats roman, en gran mesura, no quantificada. Aquí proposem un enfoc filogènic i basat en models per descobrir com interactuen aquests mecanismes cognitius. Comencem amb el model simple del cervell d'un insecte i demostrem la necessitat dels anomenats forward models per explicar el comportament d'un insecte a escenaris dinàmics. Llavors proposem el marc PASAR per integrar i quantificar la interacció dels mencionats components de la cognició. Validem el PASAR en tasques robòtiques i en un experiment psicofísic humà, demostrant que el PASAR és una eina valuosa per modelar i avaluar la cognició biològica i per construir sistemes cognitius artificials.
dc.description.abstract Biological cognition is thought to employ mechanisms like prediction, anticipation and attention for solving complex tasks. These mechanisms are suggested to be materialized through inter-layer cortical interactions in mammals, whereas their manifestation in relatively simpler brains, like the invertebrate brain, remains unclear. In artificial cognition, the nature and interplay of the above mechanisms remain largely unquantified. Here we propose a phylogenic, model-based approach to answer how these cognitive mechanisms interplay. We start with a simple model of the insect brain and demonstrate the necessity of the so-called forward models to account for insect behavior in dynamic scenarios. We then propose the PASAR framework to integrate and quantify the interplay of the above components of cognition. We validate PASAR in robotic tasks and in a human psychophysical experiment, proving PASAR as a valuable tool to model and evaluate biological cognition and to construct artificial cognitive systems.
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso eng
dc.publisher Universitat Pompeu Fabra
dc.rights ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.title Generic Neuromorphic Principles of Cognition and Attention for Ants, Humans and Real-world Artefacts: a Comparative Computational Approach
dc.date.modified 2013-07-10T11:42:20Z
dc.subject.keyword action
dc.subject.keyword attention
dc.subject.keyword anticipation
dc.subject.keyword prediction
dc.subject.keyword perception
dc.subject.keyword artificial and biological cognitive systems
dc.subject.keyword l'acció
dc.subject.keyword l'atenció
dc.subject.keyword l'anticipació
dc.subject.keyword la percepció
dc.subject.keyword la predicció
dc.subject.keyword sistemes cognitius artificials y biològics
dc.subject.keyword 62

See full text
http://hdl.handle.net/10803/7569

Search


Advanced Search

Browse

My Account

Statistics