An Architecture for Real-Time Reasoning and Learning

Wang, Pei; Hammer, Patrick; Wang, Hongzheng

doi:10.1007/978-3-030-52152-3_37

Cited by 2 publications

(3 citation statements)

References 12 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Compared to the common algorithm-guided processes, rule-based processes are more naturally justifiable and support real-time responses (Wang and Li, 2016 ; Wang et al, 2020 ), though NARS can also use problem-specific algorithms as tools or “organs” (Hammer et al, 2021 ).…”

Section: Discussion Of Key Issuesmentioning

confidence: 99%

“…The principle guiding NARS to handle this insufficiency is relative rationality (Wang, 2011 ), that is, to accomplish the tasks as much as the current knowledge and resources allow. The system dynamically allocates its processing capacity among the tasks and beliefs according to their priority values, which summarize multiple factors evaluated according to the system's experience (Wang, 2004 ; Wang et al, 2020 ).…”

Section: The Nars Approachmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

A Model of Unified Perception and Cognition

Wang

Hahm

Hammer

2022

Front. Artif. Intell.

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

This article discusses an approach to add perception functionality to a general-purpose intelligent system, NARS. Differently from other AI approaches toward perception, our design is based on the following major opinions: (1) Perception primarily depends on the perceiver, and subjective experience is only partially and gradually transformed into objective (intersubjective) descriptions of the environment; (2) Perception is basically a process initiated by the perceiver itself to achieve its goals, and passive receiving of signals only plays a supplementary role; (3) Perception is fundamentally unified with cognition, and the difference between them is mostly quantitative, not qualitative. The directly relevant aspects of NARS are described to show the implications of these opinions in system design, and they are compared with the other approaches. Based on the research results of cognitive science, it is argued that the Narsian approach better fits the need of perception in Artificial General Intelligence (AGI).

show abstract

Section: Discussion Of Key Issuesmentioning

confidence: 99%

Section: The Nars Approachmentioning

confidence: 99%

A Model of Unified Perception and Cognition

Wang

Hahm

Hammer

2022

Front. Artif. Intell.

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…В [34] авторы вводят модель памяти, основанную на нейрофизиологических данных, которая учитывает многие аспекты, такие как постоянство объекта и эпизодическая память. В работах [35,36] вводится и обосновывается концепция самосознания робота.…”

Section: основные методы и подходы к имитационному моделированиюunclassified

Automatic Reconstruction of the Character and Temperament of Users Based on Multi-Agent Training of Neurocognitive Models of the Conscious and Unconscious According to Data on User Behavior in the Internet

Nagoev¹

2021

News of KBSC RAS

View full text Add to dashboard Cite

Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук 360002, Россия, Нальчик, ул. Балкарова, 2 2 Институт информатики и проблем регионального управленияфилиал Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук 360000, Россия, Нальчик, ул. И. Арманд, 37-аАннотация. Цель данного исследования -разработка системы обучения имитационных моделей пользователей свойствам характера и темперамента по данным об их поведении в сети Интернет. Для моделирования поведения пользователя используется метафора проектирования интеллектуального программного агента, управление агентом осуществляется на основе мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры, которая хорошо подходит для обучения специализированным паттернам поведения конкретных пользователей, информация о которых может быть собрана в сети Интернет.В результате исследования разработаны основные принципы имитационного моделирования функциональных систем бессознательных и осознаваемых когнитивных процессов на основе инварианта рекурсивной мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры. Обоснованы алгоритмы имитационного моделирования функциональных систем характера и темперамента на основе инварианта рекурсивной мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры.Полученные результаты могут быть применены для разработки основных принципов, моделей, методов и алгоритмов обучения инварианта мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры по данным о поведении пользователя и упоминаниях о нем в интернет-пространстве.

show abstract

An Architecture for Real-Time Reasoning and Learning

Cited by 2 publications

References 12 publications

A Model of Unified Perception and Cognition

A Model of Unified Perception and Cognition

Automatic Reconstruction of the Character and Temperament of Users Based on Multi-Agent Training of Neurocognitive Models of the Conscious and Unconscious According to Data on User Behavior in the Internet

Contact Info

Product

Resources

About