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Enregistrement W323213328

Inexpensive Complex Hand Model Twenty Years Later.

2015· article· en· W323213328 sur OpenAlexaboutno aff
Paul Frenger

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpaceflight effects on biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtificial intelligenceRoboticsComputer scienceRobot
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Twenty years ago the author unveiled his inexpensive complex hand model, which reproduced every motion of the human hand. A control system programmed in the Forth language operated its actuators and sensors. Follow-on papers for this popular project were next presented in Texas, Canada and Germany. From this hand grew the author’s meter-tall robot (nicknamed ANNIE: Android With Neural Networks, Intellect and Emotions). It received machine vision, facial expressiveness, speech synthesis and speech recognition; a simian version also received a dexterous ape foot. New artificial intelligence features included op-amp neurons for OCR and simulated emotions, hormone emulation, endocannabinoid receptors, fear-trust-love mechanisms, a Grandmother Cell recognizer and artificial consciousness. Simulated illnesses included narcotic addiction, autism, PTSD, fibromyalgia and Alzheimer’s disease. The author gave 13 robotics-AI presentations at NASA in Houston since 2006. A meter-tall simian robot was proposed with gripping hand-feet for use with space vehicles and to explore distant planets and moons. Also proposed were: intelligent motorized exoskeletons for astronaut force multiplication; a cognitive prosthesis to detect and alleviate decreased crew mental performance; and a gynoid robot medic to tend astronauts in deep space missions. What began as a complex hand model evolved into an innovative robot-AI within two decades.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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