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Wie kann Semantic Pointer Architecture verwendet werden, um dynamische Systeme zu erfassen?

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Die meisten Anwendungen von SPA, die ich gesehen habe, scheinen statische Systeme darzustellen, wie z. Kann es auch verwendet werden, um Dynamiken darzustellen, wie etwa die allgemeine Bewegung aus einer Reihe von Bildern?


Wie im NEF-Buch erklärt, können alle nichtlinearen dynamischen Systeme im NEF dargestellt werden.

Die SPA wendet einfach semantische Bedeutungen und Manipulationen auf die durch die NEF repräsentierten Vektoren an. Die beiden prominentesten Beispiele hierfür sind das motorische System und das Inferenzsystem bei Spaun, die in der oben erwähnten Aufgabe "Rapid Variable Creation" gezeigt werden.

Das Bildverarbeitungssystem stellt Symbole (Zahlen) dar, die an das Inferenzsystem gesendet werden. Das Inferenzsystem ermittelt die Antwort und sendet sie an das motorische System. Das Motorsystem wandelt das Symbol in einen Pfad um und folgt ihm.

Hinzufügen von Dynamiken in einem ähnlichen System, wobei Dynamiken anstelle von statischen Pfaden visuell identifiziert, manipuliert und dann ausgegeben werden. Man könnte sich ein System vorstellen, bei dem die Dynamik der Bewegung eines Objekts identifiziert, neuronal manipuliert und dann imitiert wird. Zum Beispiel stellte das Laufen eines Geparden eine Reihe von Gliedmaßenbewegungen dar, die auf den menschlichen Körper abgebildet und dann von einem Menschen nachgeahmt wurden.

Natürlich ist dies noch nicht implementiert (und würde ziemlich albern aussehen), aber es sollte nicht so schwer sein. Das Hauptproblem wäre eine gute "Demo" oder passende psychologische Daten, aber ich denke, dies ist immer noch ein gutes Beispiel.


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