IROS 2016 | 德国Heinrich H Bulthoff教授：机器人能从人脑感知和认知中借鉴什么？

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阿尔法戈赢得围棋大战后，许多人开始思考人工智能革命。说白了，它是人工智能的上升阶段，这表明我们已经从人工智能的弱阶段进入了人工智能的强阶段或人类水平阶段。然而，既然它与“人类”联系在一起，我们应该讨论机器人能从人类身上学到什么。

德国马克斯·普朗克研究所的海因里希·布尔托夫(Heinrich H. Bulthoff)教授今天在韩国大田举行的iros 2016人脑项目虚拟神经机器人子论坛上，从五个方面向我们阐述了他的观点。

在谈论这五个方面之前，我想说的是，从弱ai阶段到强ai或人类ai阶段，第一个关键是增加计算能力。

第二个关键是看大脑如何工作。

因此，得出以下五个方面。1)我们能从大脑识别中学到什么？

目前，通过三维建模、精确的物理控制和尺寸控制，我们已经学会了人脸识别和物体识别，这是大脑的共同任务。

2)大脑如何计算(推理)？

大脑不是曝光表。它决定自己感兴趣的不是光的密度，而是根据它的推论。下面三个经典的例子都表明，这种感知过程可能是由无意识的推理组成的。

3)为什么积极的看法很重要？

在很大程度上，人类的感知是一种消极和积极的感知。当某样东西进入我们的视野时，我们会有选择地以高分辨率感知某样东西进入我们职业生涯的一部分。例如，在这个自上而下的图表中，我们无法解释目前我们是如何选择感知目标的。

4)虚拟世界中的感知和行为。

在飞行员训练中，我们经常看到这样的例子。飞行员坐在训练室的椅子上，椅子旋转360度，飞行员手握方向盘移动。虽然他不在天上飞，但他的感觉和在蓝天上一样。这给了我们一个重要的启示，即大脑如何在复杂的控制运动中用不同的传感器完成任务，而不是完全模拟我们的大脑。

我们如何在现实生活中应用它？下图是一个非常常见的部分。

内容摘要:海因里希·布尔托夫教导我们，与运动模仿不同，基于人脑的模仿，除了身体上的模仿之外，还与人类意识甚至哲学层面上的模仿相混合，这告诉我们，在基于这种模仿来做机器人时，我们应该对人类行为背后的认知和感性思维有更深的理解，从而帮助我们更好地实现真正的“类人”