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Willkommen
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- © Hybrid Talks
Herzlich willkommen auf den Seiten des Fachgebiets
Kognitive Modellierung in dynamischen Mensch-Maschine Systemen!
Das Fachgebiet schlägt eine Brücke zwischen der kognitiven
Psychologie und den angewandten Ingenieurwissenschaften. Gerade hier
entwickelt sich aktuell ein sehr lebendiges und spannendes
Forschungsfeld. Die kognitive Modellierung ermöglicht es, Annahmen
über kognitive Prozesse auch in komplexen Aufgaben- und
Arbeitssituationen zu untersuchen.
Dabei kann auf
bestehende kognitiven Architekturen wie ACT-R [2] zurückgegriffen
werden, die viele grundlegende kognitive Prozesse simulieren und für
aufgabenspezifische Modelle verwenden. Zudem können Simulationen
technischer Systemen an eine kognitive Architektur angebunden, und auf
diese Weise eine Interaktion zwischen Modell und Simulationen
ermöglicht werden. Auf diesem Wege lassen sich Vorhersagen über die
spätere Handhabung des Systems ableiten.
Unser Fachgebiet
erarbeitet Modellansätze um kognitionswissenschaftliche Grundlagen in
Anwendungsfeldern einsetzen zu können. Hierbei arbeiten wir mit
Kooperationspartnern aus der Forschung und der Industrie zusammen,
unter anderem mit David Peebles [3] (University of Huddersfield,
England), Stefan Kopp [4] (Universität Bielefeld), Jelmer Borst [5]
(Rijksuniversiteit Groningen, Niederlande) als auch mit Daimler [6],
DLR [7], VW [8], Airbus [9], Strato [10] und Roche [11].
Aktuelle Veröffentlichungen
Zitatschlüssel | Weidemann2016 |
---|---|
Autor | Compagna, D. and Weidemann, A. and Marquardt, M. and Graf, P. |
Seiten | 1-11 |
Jahr | 2016 |
Journal | Societies |
Jahrgang | 6 |
Nummer | 4 |
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Adresse
Kognitive Modellierung in dynamischen Mensch-Maschine-SystemenSekr. MAR 3-2
Marchstr. 23
10587 Berlin
+49 (0)30 314 72408
E-Mail-Anfrage [14]
Jetzt erschienen: ein Kapitel über Antizipierende interaktiv lernende autonome Agenten [16] von Nele Rußwinkel im Buch Mensch-Roboter-Kollaboration. [17]
Was lehrt uns die
KI über unsere Intelligenz?
Eine kognitionswissenschaftliche Sicht auf KI von Albert Newen, Constantin Rothkopf, Nele Russwinkel und Martin V. Butz
Thomaz, A. L., Lieven, E., Cakmak, M.,Chai, J. Y., Garrod, S., Gray, W.D., Leviston, S. C., Paiva, A., & Russwinkel,N.. 2018. Interaction for Task Instruction and Learning. In: Interactive Task Learning: Agents, Robots, and Humans Acquiring New Tasks through Natural Interactions [19], edited by K. A. Gluck and J. E. Laird. Strüngmann Forum Reports, vol. 26, J. R. Lupp, series editor. Cambridge, MA: MIT Press
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