Bu önerilen yapıda, limbik sistemin kısımları olan amidala, hipokampus ve basal-ganglia modüllerini içeren hesapsal modeller gerçeklenmeye çalışılır. Amidala modülü algısal modülden iletilen öznitelik verisine dayanarak duygusal ifadeleri tespit eder. Aynı şekilde algısal modülden iletilen öznitelik verisi yardımıyla hipokampus modülü insan-robot arasındaki etkileşimsel olayları anısal bellek oluşumu ile kayıt altına alır. Duygusal aktiviteler ve anısal bellekten gelen veriler uygun davranışsal tepkilerin seçimi gibi bilişsel süreçler için basal-ganglia modülüne aktarılır. Basal-ganglia çıkışından aktarılan veriler insansı robotun servo motorlarına iletilir. Robot insandan gelen tepkileri gözlemler. Bu tepkilerin hızı ve doğruluğu robotun insan davranışlarını analiz etmesinde etkilidir. Bu kısımdaki deneylerde elde edilen sonuçlara göre dinamik sinirsel alanların, sinirsel kütle modeline göre daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. Ek olarak insansı robotla yapılan deneylerde, öğretmenle yapılan deneylerle karşılaştırıldığında normal çocukların oluşturduğu grup ve dikkat eksikliği çeken çocukların olduğu grup arasındaki farkın azaldığı gözlemlenmiştir.
Değişik öğrenme ve uyarlama algoritmaları bu önerilen mimari içindeki hesapsal modellere uygulanır. Bir insansı robotun fiziksel ve bilişsel süreçlerinin gözlemlenebildiği ve kontrol edilebildiği deneysel değerlendirme ve doğrulama testleri bu insansı robot platformu içinde bulunan gelişmiş sistem mimarisi tarafından
xxv
yürütülür. Sistem mimarisinin çalışabilmesi için yazılım geliştirme ortamına ek olarak bazı temel kütüphanelere ihtiyaç vardır. İnsansı robotun kendi yazılım geliştirme paketi, ses ve görüntü verilerinin alınabilmesi için ek yazılımsal destek paketleri ve kütüphaneleri buna örnek olarak verilebilir.
Hesapsal modeli barındıran sistem mimarisinin performansını değerlendirmek ve izlemek için insanla robot arasında uygulama olarak çeşitli etkileşim senaryoları icra edilmiştir. Sonuçların değerlendirmesinde istatistiksel analizlerle sistem başarımı irdelenmiştir. Ek olarak, bu tez çalışması içinde kullanılan metodolojilerin sonuçları birbirlerine karşı ilişkisel üstünlüklerini tartışmak için değişik modellerle ayrıntılı olarak karşılaştırılmıştır. Ayrıca insanla ilgili deneyler, konusunda uzman psikolog denetiminde gerçekleştirilmiştir.
|
In this study, a novel cognitive architecture is proposed to realize computational model of limbic system and cognitive perceptual system inspired by human brain activity, which improves the interaction between human and robot, based on joint attention during the experiments. Using human-robot interaction (HRI), this brain-inspired framework can become a suitable solution for problems related to establishing and maintaining the joint attention.
After the presentation of the problem, literature survey, statement of hypotheses and research questions in chapter 1, some background material about the methods used throughout the thesis is described in chapter 2. Some candidate methods including spiking neural networks, neural mass and dynamic neural fields are investigated. The neural mass model deals with dynamics of neuron population. Population dynamics reflects responses as mean firing rates of population including spiking neurons. The dynamic neural field deals with field dynamics. In field dynamics, the neural activity behaves like wave packets which travel along the neural field. Computational mechanisms are mainly placed on bio-physical plausible neural structures with different dynamics. Also, different learning and adaptation algorithms are applied to the regions of computational models in the background of proposed cognitive perception system.
In chapter 3, the computational framework realizes perceptual cognition skills via thalamus and sensory cortices with multi-modal stimuli so that it provides to help achieving of recognition and modelling perceptual attention tasks for a humanoid robot which can easily communicate with its environment. In chapter 4, computational models of the proposed limbic system including the amygdala, hippocampus, and basal ganglia modules realize some cognitive processes such as emotional responses, episodic memory formation, and selection of appropriate behavioural responses, respectively. Using this system in the humanoid robot, success rates and response times of preschool children are evaluated so that attention deficiencies of them can be diagnosed and improved during the proposed interaction gameplay.
Experimental evaluation and verification tests have been performed to observe and control the physical and cognitive processes of the robot in a developed software framework embodied humanoid robot platform. Several interaction scenarios are implemented to monitor and evaluate the performance of computational model in the system architecture. Finally, results of the methodology used in this study are comprehensively compared with the different models for discussion of relative superiority with respect to each other. According to the findings, the proposed computational brain inspired cognitive architecture is effective in the successful establishment of the joint attention task between the humanoid robot and the human. |