Spatial–temporal reasoning とは

時空間推論は、コンピュータサイエンス、認知科学、認知心理学の分野から引き出される人工知能の分野です。認知側の理論的目標は、時空間知識を念頭に置いて推論することを含む。コンピューティング面での目標は、時間と空間をナビゲートして理解するためのロボットの高レベル制御システムを開発することです。

Computational human modeling とは

計算機ヒューマンモデリングは、人工知能、認知科学、コンピュータビジョンの多様な分野を機械学習、数学、認知心理学と結びつける学際的な計算科学である。
コンピュータによる人間のモデリングは、A.I.研究とアプリケーション。

Umoove とは

Umooveは、ソフトウェアのみの顔と目の追跡技術を開発し特許を取得したハイテクスタートアップ企業です。このアイデアは、まず障害者を援助する試みとして考えられましたが、それ以来進化してきました。 Umooveソフトウェアを実行するためのタブレットコンピュータとスマートフォンの唯一の互換性認定は、正面向きのカメラです。 Umoove本部はエルサレムのHar Hotzvimでイスラエルにいる。
Umoove社は15人の従業員を擁し、2012年には200万ドルの資金調達を受けています。創業者の元創業者は、2010年に約800,000ドルを投資しました。2013年には、Newsgeeks誌で最も有望なイスラエルのトップ3に選ばれました。同社はまた、革新的な技術のスタートアップが展示されているフランスのパリで開催された2013 LeWebカンファレンスに参加しました。

Immunocomputing とは

イムノコンピューティングは、ウイルス、ノイズ、エラー、侵入から保護されながら、特定の複雑な問題を解決するためにタンパク質や免疫ネットワークが利用する情報処理の原則を探究しています。
それは確立するつもりです:
 適切な数学的枠組み新しい種類のコンピューティング新しい種類のハードウェア
他の種類のコンピューティングとの主な違いは、生物学的プロトタイプと数学モデルに基づいて定義された基本的な要素である正式なタンパク質の機能にあります。
免疫計算で考慮される主な生物物理学的問題は、
 安定した状態(Formal Proteinのインスピレーション)への自由なフォールディング逆の状態に依存する他の要素との自由な結合(Formal Immune Networksのインスピレーション)
正式免疫ネットワーク(FIN)は、N.Jerneのイディオタイプネットワークと最も近いモデルを有するが、タンパク質間の相互作用の特異的メカニズムを考慮する。 FINは、問題を学び、認識し、解決することができます。

Artificial intelligence, situated approach とは

人工知能研究では、環境に効果的に作用するように設計されたエージェントを構築します。これには生き残るために必要な基本的知覚および運動スキルに焦点を当て、AIを「ボトムアップから」設計する必要があります。位置づけられたアプローチは、抽象的な推論や問題解決のスキルにはるかに低い優先順位を与えます。
このアプローチは、もともと伝統的なアプローチ(すなわち、1985年以前に人気のあるアプローチ)の代替案として提案されました。数十年後、現実世界のモデリング問題に直面すると、古典的AI技術は難しい問題(例えば、コンビナトリアル爆発)に直面し始めた。これらの問題に取り組むすべてのアプローチは、環境内に位置するインテリジェンスをモデリングすることに重点を置いています。彼らはAIへの立場的なアプローチとして知られています。

Embodied cognitive science とは

具体化された認知科学は、学際的な研究分野であり、目的は知的行動の基礎となるメカニズムを説明することである。それは3つの主な方法論から成り立つ:1)心身を単一の実体とみなす全体的な方法での心理学的および生物学的システムのモデル化、2)知的行動の一般的な原則の共通セットの形成、および3)制御された環境におけるロボットエージェントの使用。
具体化された認知科学は、具体的な哲学や認知科学、心理学、神経科学、人工知能の関連研究分野から大きく借りている。神経科学の観点から、この分野の研究は、La JollaのNeurosciences InstituteのGerald Edelman、フランスのCNRSのFrancisco Varela、そしてFlorida Atlantic UniversityのJ. A. Scott Kelsoによって率いられました。心理学の観点から、Michael Turvey、Lawrence Barsalou、Eleanor Roschによる研究。言語獲得の観点から、Haskins LaboratoriesのEric LennebergとPhilip Rubin。自律的なエージェント設計の観点からは、初期の作業はRodney BrooksやValentino Braitenbergに起因することがあります。人工知能の観点からは、Rolf PfeiferとChristian Scheierによる知能の理解、またはRolf PfeiferとJosh C. Bongardによって、体がどのように体の形を整えているかを参照してください。哲学の観点から、Andy Clark、Shaun Gallagher、Evan Thompsonを参照してください。
チューリングは、機械が思考して話すために人間のような身体を必要とするかもしれないと提案した。
 
お金が買える最高のセンスオルガンをマシンに提供し、それを理解して英語を話すように教えることが最善であることを維持することもできます。そのプロセスは、子供の通常の教えに従うことができます。再び、私は正解が何であるか分かりませんが、両方のアプローチを試してみるべきだと思います(Turing、1950)。

Cognitive philology とは

認知言語学は人間の精神過程の産物として書かれた文章を研究する科学である。認知言語学における研究は、特に認知と生態心理学、神経科学や人工知能の分野では、実験的研究の結果とテキストの調査から出てくる証拠書類を比較します。 "ポイントはテキストではなく、それを作った心である"。認知文献学は文学、テキストとの間の通信を促進することを目指して、他に、認知進化、生態学的及び人間科学の全範囲にわたって言語学一方分野や研究。
認知言語学:
 主に情報理論に頼って、知識の分類につながる口頭や文章の伝達、分類プロセスを調査する。物語のほとんどが具体化セマンティクスに頼って、物語のための文学の規格の上昇につながる、いわゆる自然な会話や選択過程で出てくるかの研究。人間の個体発生と系統発生的発展と認知マップの処理中に意味的な関連性の妥当におけるリズムと拍子で演奏進化と進化の役割を探ります。文学テキストのマルチメディアクリティカルエディションの科学的根拠を提供します。
 創設思想家やそのような調査に注力した注目すべき学者の中には、
 Gilles Fauconnier、カリフォルニア大学サンディエゴ校の認知科学教授。彼は実用的な尺度と精神的スペース上の彼の仕事を通じて、1970年代に認知言語学の創始者の一人でした。彼の研究は、言語の緊急構造の観点から、概念的な統合の概念的な統合と圧迫の領域を探究している。アランリチャードソン:現代初期の文学におけるマインドの理論。 David Herman:ノースカロライナ州立大学の英語教授、デューク大学の言語学の教授。彼は、「普遍文法や物語フォーム」とNarratologies」の編集者の著者である:ドイツパオロ・カネッティーリドメニコFiormonteアナトールピエールFuksasルカ・ノビルフリアンSantanoモレノにおけるナラティブ分析マーク・ターナーブノワ・デCornulierフランソワ・レカナーティマンフレッド・ヤーンの新しい展望

Computational neurogenetic modeling とは

計算神経形成モデ​​リング(CNGM)は、遺伝子および遺伝子間の動的相互作用に関して脳機能をモデル化する動的ニューロンモデルの研究および開発に関係する。これらは、ニューラルネットワークモデルおよびそれらの遺伝子ネットワークモデルとの統合を含む。この分野では、コンピューターや情報科学、神経科学や認知科学、遺伝学や分子生物学、工学など、さまざまな科学分野の知識を集めています。

Video-oculography とは

ビデオ眼球撮影(VOG)は、小型カメラを備えた頭部装着型マスクを使用して、両眼の動きの水平、垂直およびねじれ位置成分を測定する非侵襲的なビデオベースの方法である(アイトラッキング)。 VOGは通常医療目的で使用されます。