MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2167990854 · doi:10.1109/wcica.2002.1020788

From modern philosophy to intelligent robot

2003· article· en· W2167990854 sur OpenAlexaff
Hao Li, Simon X. Yang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputability, Logic, AI Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbodied cognitionRobotComputer scienceMobile robotArtificial intelligenceArtificial lifeInterpretation (philosophy)Philosophy of designCompetence (human resources)Action (physics)Human–computer interactionEpistemologyPhilosophy of sportPhilosophyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thinking and intelligence can never be separated from the world. Modern philosophy rests on a new interpretation of the nature and fulfillment of human reason, and disputes about the nature of human reason are the ultimate battles of philosophy. The symbol based AI approach is not practical for real world problems. The world is artificial intelligence's best model. Intelligence can only be determined by the dynamics of interaction with the world. Being is a temporal event inseparable from the understanding of being embodied in Dasein's forms of life. Based on the modern philosophy's spirit, the behavior-based systems interact with real world directly. The constructed AI system based on philosophy has to express all its goals and desires as physical action to affect its environment, and extract all its knowledge from physical sensors. In this study, a fully autonomous mobile robot is built, after a thorough research to the philosophy's origin of the modern AI. In the mobile robot developed, each module itself generates behavior, and improvement in the competence of the system proceeds by adding new modules to the system. The performance of the robot proves that the whole system is stable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,011
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetComputability, Logic, AI AlgorithmsTravaux en français237 207