Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
416469		A grounded and contextualized web of concepts on a humanoid robot / İnsansı robotlar için temellendirilmiş ve bağlamsal bir kavram ağı Yazar:HANDE ÇELİKKANAT Danışman: YRD. DOÇ. DR. SİNAN KALKAN ; DOÇ. DR. EROL ŞAHİN Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2015 172 s.
Bu tezde, bir insansı robot platformunda kavramların (concepts) bir ağ formasyonu kullanılarak temsil edilmesini ve ilgili bağlamlarının (contexts) çıkarılmasını destekleyen bir formalizasyon önermekteyiz. Literatürde kavramlama yetisinin doğrudan ya da dolaylı olarak incelendiği çok sayıda çalışma bulunsa da, bu, kavramların birbirleriyle olan bağlantılarına odaklanan ilk çalışmadır: Temel hipotezimiz, bir kavramın ancak diğer kavramlarla ilişki içinde ele alındığında tam olarak anlam kazanacağı yönündedir. Bu hipotezden yola çıkarak, tezin ilk kısmında, kavramları temsil etmek için yoğun bağlantılı (densely connected) bir kavram ağı önermekte, sonrasında ise bu yaklaşımın, kavramları birbirinden bağımsız olarak işlemeye kıyasla sunduğu avantajları göstermekteyiz. Tezin ikinci kısmında ise, bu yoğun bağlantılı kavram ağını, robotun karşılaştığı ortamlarda bağlamı tespit etmek için bir temel olarak kullanmaktayız. Bağlamın çeşitli bilişsel yetilerdeki etkin rolü neredeyse evrensel olarak kabul edilse de, bu çalışma, robotlarda bağlamı genel anlamıyla, önceden belirlenmiş uygulama senaryolarına kısıtlı kalmadan formalize etmeye yönelik ilk çalışmadır. Gelişimsel robotik yaklaşımına uygun olarak, robotun ortamındaki bağlamları eğiticisiz (unsupervised) bir şekilde, kendi kendine keşfetmesi, karşılaştığı nesneleri ve sahneleri bu bağlamlarla ilişkilendirmesi ve keşfettiği bağlamsal bilgiyi kendi akıl yürütmesini ve davranışını yönlendirecek şekilde kullanabilmesi sağlanmıştır. Gelişimsel yaklaşımın gerekleri doğrultusunca, programcının robota beslediği hazır bilgi girdisi en düşük seviyede tutulmakta ve robotun, ortamın önemli karakteristiklerini, örneğin ortamda gizli bağlam sayısını, dünya modeline yeni bir bağlamın ne zaman eklenmesi gerektiğini ve bağlamların kavramlarla olasılıksal olarak nasıl ilişkili olduğunu kendi kendine keşfetmesi beklenmektedir.
In this thesis, we propose a formalization for a densely connected representation of concepts and their contexts on a humanoid robot platform. Although concepts have been studied implicitly and explicitly in numerous studies before, our study is unique in placing the relatedness of concepts to the center: We hypothesize that a concept is fully meaningful only when considered in relation to the other concepts. Thus, we propose a novel densely connected web of concepts, and show how utilizing the relatedness of concepts can take cognition one step forward from the conventional approach that treats them individually. Then we use this densely connected framework for determining the context of encountered scenes. Although unanimously accepted as one of the pillars of cognition, our study is the first attempt to provide a dedicated and general formalization of context in a robotics setting. We follow a developmental approach in which the robot determines the existing contexts in its environment in an unsupervised manner, associates seen objects and whole scenes with these contexts as appropriate, and further utilizes this extracted contextual information in reasoning and planning. As required by the developmental paradigm, the programmer's input to the robot in terms of informational bias is kept at a minimum, and the robot is expected to deduce the important characteristics of the environment itself, such as the number of contexts hidden in its environment, if and when to introduce another context to its world model, and how these contexts probabilistically give rise to the related concepts in this world.