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Kognitive Modellierung in dynamischen Mensch-Maschine-SystemenCOMPAS

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Computational cognitive modeling of the predictive active self in situated action

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Das interdisziplinäres Projekt zielt darauf ab, die Rolle des „Active Self“ im Rahmen situierter Echtzeit Interaktion in einer dynamisch/räumlichen Umgebung zu modellieren. in Zusammenarbeit mit Prof. Stefan Kopp (Universität Bielefeld), gefördert von dem DFG SPP 2134 "The Active Self".

Das Projekt zielt darauf ab, die Rolle des „Active Self“ im Rahmen situierter Echtzeit Interaktion in einer dynamisch/räumlichen Umgebung zu untersuchen. Das Projekt verwendet einen kognitiven Modellierungsansatz, welcher auf prädiktionsbasierter Verarbeitung basiert. Eine kognitive Architektur wird mit sensomotorischen Fähigkeiten ausgestattet, die auf einem simulierten Körper gründen. Mit diesem Ansatz soll modelliert werden, wie das „Active Self“ durch das Zusammenspiel von sensomotorischen und kognitiven Kontrollprozessen entsteht. Es wird angenommen, dass beide Ebenen zu dem „Active Self“ beitragen, indem Effekte von Aktionen vorhergesagt und räumliche und temporale Vorhersagefehler weiterverarbeitet werden. In diesem Zusammenhang entwickelt der kognitive Agent eine interne Repräsentation des momentanen Selbst. Gleichzeitig entwickelt sich eine perzeptuelle Vorhersage, um zu beurteilen, ob Wechsel in der Aufgabenumgebung auf eigenen Handlungen beruhen oder nicht. Darüber hinaus wird ermittelt, wie der Agent sich an diese Situation in geeigneter Weise anpassen soll.

Wir wollen diese Fragen untersuchen, indem wir eine embodied kognitive Architektur entwickeln, die wir für drei Ziele verwenden. Für (a) eine detaillierte Beschreibung von spezifischen Hypothesen über die Mechanismen und Prozesse, die dem Eindruck von Agency und dem „Active Self“ zugrundeliegen. Um (b) Simulationen situierter Handlungen in unterschiedlichen Umgebungskontexten zu generieren, zusammen mit Vorhersagen eines subjektiv wahrgenommenen Eindrucks von Agency. Und um (c) spezifische Modellvorhersagen zu generieren, die mit empirischen Daten menschlichen Verhaltens und dem Eindruck von Agency in identischen Aufgabenumgebungen validiert werden. Dies wird anhand von drei aufeinander aufbauenden, mit schrittweise zunehmend komplexeren Szenarios erfolgen. In diesen Szenarios werden systematisch motorische Abweichungen als auch Kompetenzeinschätzungen manipuliert, und schließlich wird das gleichzeitige Ausführen mehrerer Handlungen untersucht.

Die resultierende körperbezogene kognitive Architektur soll einer interdisziplinären Community bereitgestellt werden, um weitere wissenschaftliche Hypothesen in komplexeren Situationen zu untersuchen oder in künstlichen Agenten und Roboteranwendungen einzusetzen.

Seit Mitte Dezember ist für dieses Projekt eine Stelle für eine/n wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in (100% E13 TV-L) ausgeschrieben.

 

 

 

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