Logic, Symbolic AI, and Cogni#ve Science Byoung-Tak Zhang - - PowerPoint PPT Presentation

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

4190.408 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡2015-­‑Spring ¡

Logic, ¡Symbolic ¡AI, ¡and ¡Cogni#ve ¡Science ¡

Byoung-­‑Tak ¡Zhang ¡ TA: ¡Hyo-­‑Sun ¡Chun ¡ School ¡of ¡Computer ¡Science ¡and ¡Engineering ¡ Seoul ¡NaHonal ¡University ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Cogni#ve ¡Neuroscience ¡of ¡Vision ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Computa#onal ¡Problems ¡in ¡Object ¡Recogni#on ¡

• Object ¡percepHon ¡depends ¡primarily ¡on ¡the ¡analysis ¡of ¡the ¡shape ¡and ¡form ¡

– cf) ¡Cues ¡such ¡as ¡color, ¡texture, ¡and ¡moHon ¡certainly ¡contribute ¡to ¡normal ¡

• percepHon. ¡
• Despite ¡the ¡irregulariHes ¡in ¡how ¡these ¡objects ¡are ¡depicted, ¡we ¡have ¡liSle ¡

problem ¡in ¡recognizing ¡them. ¡

• We ¡may ¡never ¡have ¡seen ¡pink ¡elephants ¡or ¡plaid ¡apples, ¡but ¡our ¡object ¡

recogniHon ¡system ¡can ¡sHll ¡discern ¡the ¡essenHal ¡feature. ¡ ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Grandmother ¡Cells ¡and ¡Ensemble ¡Coding ¡

• Hierarchical ¡coding ¡hypothesis ¡

– Elementary ¡features ¡are ¡ combined ¡to ¡create ¡GnosHc ¡ units ¡that ¡recognize ¡complex ¡

• bjects. ¡
• Ensemble ¡coding ¡hypothesis ¡

– An ¡object ¡is ¡defined ¡by ¡the ¡ simultaneous ¡acHvaHon ¡of ¡a ¡set ¡

• f ¡defining ¡properHes ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Episodic ¡Encoding ¡and ¡Retrieval ¡

Brain ¡imaging ¡: ¡ ¡ Brain ¡acHvaHon ¡by ¡episodic ¡encoding ¡ & ¡retrieval ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Brain ¡as ¡Widely ¡Distributed, ¡Parallel, ¡Interac#ve, ¡Overlapping, ¡ Dynamic ¡Rela#onal ¡Memory ¡Networks ¡ [Fuster, 2004]

Executive memory Perceptual memory

Executive memory Perceptual memory

Executive memory Perceptual memory

Executive memory Perceptual memory

Executive memory Perceptual memory

• Edelman, G.M. The Remembered Present. A Biological Theory of
• Consciousness. New-York: Basic Books, 1989.

Whereas the cycle

• perates in series and in

parallel through the environment, integrative working memory at the top

• perates by reentrant

cortical integration (RCI).

Working Memory

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Cogni#ve ¡Neuroscience ¡of ¡Language ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

The ¡Mental ¡Lexicon ¡(1/2) ¡

• The ¡mental ¡lexicon ¡is ¡
• rganized ¡as ¡informaHon-­‑
• specific. ¡
• Three ¡levels: ¡ ¡

– Lexeme ¡level: ¡sound ¡level ¡ – Lemma ¡level: ¡grammaHcal ¡ properHes ¡ – Conceptual ¡level: ¡semanHc ¡ knowledge ¡of ¡words ¡ ¡

• Organized ¡according ¡to ¡

meaningful ¡relaHonships ¡ between ¡words ¡

• Close ¡connected: ¡More ¡

related ¡

Fragment ¡of ¡a ¡lexical ¡network ¡according ¡to ¡the ¡ Levelt ¡model ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

The ¡Mental ¡Lexicon ¡(2/2) ¡

• Conceptual ¡or ¡semanHc ¡representaHon ¡format ¡
• Words ¡are ¡represented ¡by ¡conceptual ¡nodes ¡and ¡are ¡connected ¡

each ¡other. ¡ ¡

• The ¡strength ¡of ¡the ¡connecHon ¡and ¡the ¡distance ¡between ¡the ¡

nodes ¡are ¡determined ¡by ¡the ¡semanHc ¡relaHons ¡or ¡associaHve ¡ relaHons ¡between ¡the ¡words. ¡

An ¡example ¡of ¡a ¡semanHc ¡network. ¡(Collins ¡and ¡Lo]us, ¡1975) ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Results ¡of ¡Brain ¡Imaging ¡Studies ¡

• fMRI ¡studies ¡support ¡the ¡idea ¡of ¡category-­‑specific ¡

semanHc ¡problem ¡– ¡separable ¡neuronal ¡circuits ¡ engaged ¡

LocaHons ¡of ¡ brain ¡lesions ¡ that ¡are ¡ correlated ¡ with ¡selecHve ¡ deficits ¡in ¡ naming ¡ persons, ¡ animals, ¡or ¡

• tools. ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

The ¡Organiza#on ¡of ¡Lexical ¡Level ¡

• Damasio ¡proposed ¡that ¡the ¡findings ¡reflect ¡the ¡
• rganizaHon ¡at ¡the ¡word ¡(lexical) ¡level. ¡
• e.g. ¡PaHents ¡having ¡problems ¡retrieving ¡the ¡name ¡but ¡

its ¡related ¡properHes. ¡

Three ¡levels ¡of ¡representaHon ¡that ¡are ¡needed ¡in ¡speech ¡producHon: ¡ semanHc ¡features, ¡lexical ¡nodes, ¡and ¡phonological ¡segments. ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Perceptual ¡Analyses ¡of ¡the ¡Linguis#c ¡Input ¡

• What ¡enables ¡

understanding ¡of ¡the ¡ linguisHc ¡input? ¡

• Differences ¡in ¡spoken ¡

input ¡analysis ¡and ¡ wriSen ¡input ¡analysis ¡ ¡

Figure: ¡SchemaHc ¡representaHon ¡of ¡the ¡ components ¡that ¡are ¡involved ¡in ¡spoken ¡and ¡ wriSen ¡language ¡comprehension. ¡NoHce ¡that ¡ the ¡flow ¡of ¡informaHon ¡is ¡boSom ¡up, ¡from ¡ perceptual ¡idenHficaHon ¡to ¡“higher-­‑level” ¡ word ¡and ¡lemma ¡acHvaHon ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Wri[en ¡Input ¡– ¡Le[er ¡Recogni#on ¡

• The ¡pandemonium ¡model: ¡input ¡is ¡stored ¡as ¡iconic ¡memory. ¡
• A ¡computaHonal ¡model: ¡3 ¡levels ¡of ¡representaHon ¡– ¡feature/leSer/

word ¡

The ¡pandemonium ¡model ¡of ¡leSer ¡recogniHon ¡

• f ¡Selfridge ¡(1959). ¡

Fragment ¡of ¡a ¡connecHonist ¡ network ¡for ¡leSer ¡recogniHon. ¡ (McClelland ¡& ¡Rumelhart, ¡1981) ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Func#onal ¡Neuroimaging ¡of ¡Language ¡

• Metabolic ¡correlates ¡of ¡aphasia ¡
• Focal ¡brain ¡lesions ¡from ¡stroke ¡– ¡widespread ¡changes ¡in ¡

metabolism, ¡extending ¡to ¡regions ¡outside ¡the ¡lesion ¡areas. ¡

(a) ¡Diagram ¡of ¡ lesions ¡and ¡(b) ¡PET ¡ scan ¡showing ¡ regions ¡of ¡lowered ¡ metabolism ¡in ¡the ¡ brain ¡of ¡a ¡stroke ¡

• paHent. ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Electrophysiology ¡of ¡Language ¡

• The ¡N400: ¡a ¡brain ¡wave ¡related ¡to ¡linguisHc ¡processes. ¡
• Increased ¡when ¡semanHcally ¡mismatched ¡

ERP ¡waveforms ¡ differenHate ¡ between ¡ congruent ¡words ¡ at ¡the ¡end ¡of ¡ sentences ¡(work) ¡ and ¡anomalous ¡ last ¡words ¡that ¡ do ¡not ¡fit ¡the ¡ semanHc ¡ specificaHons ¡of ¡ the ¡preceding ¡ context ¡(socks). ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Syntac#c ¡Processing ¡and ¡ERP ¡(1/2) ¡

• P600/SPS ¡(the ¡syntacHc ¡

posiHve ¡shi]): ¡large ¡ posiHve ¡component ¡ elicited ¡by ¡words ¡a]er ¡a ¡ syntacHc ¡violaHon ¡

Figure: ¡ERPs ¡from ¡frontal(Fz), ¡central(Cz), ¡ and ¡parietal(Pz) ¡scalp ¡recording ¡sites ¡ elicited ¡in ¡response ¡to ¡each ¡word ¡of ¡ sentences ¡that ¡are ¡anomalous ¡versus ¡ those ¡that ¡are ¡syntacHcally ¡corrrect. ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Syntac#c ¡Processing ¡and ¡ERP ¡(2/2) ¡

• LAN ¡(le] ¡anterior ¡negaHvity): ¡ ¡negaHve ¡wave ¡over ¡

the ¡le] ¡frontal ¡areas ¡ ¡when ¡words ¡violates ¡the ¡ required ¡word ¡category ¡in ¡a ¡sentence ¡ ¡

• e.g. ¡“the ¡red ¡eats,” ¡“he ¡mow” ¡

ERPs ¡related ¡to ¡ semanHc ¡and ¡ syntacHc ¡

• processing. ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

IBM/DARPA ¡Cogni#ve ¡Compu#ng ¡Project ¡

• SyNAPS ¡

– hSp://www.youtube.com/watch?v=gQ3HEVelBFY ¡ ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

EU ¡Human ¡Brain ¡Project ¡(HBP) ¡

• 1 ¡Billion ¡Euro ¡Project ¡for ¡10 ¡Years ¡(2013-­‑2022) ¡

– hSp://www.youtube.com/watch?v=JqMpGrM5ECo ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Cogni#ve ¡Robot ¡and ¡AI ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

기호주의%인공지능%

• UnHl ¡roughly ¡1990, ¡the ¡vast ¡majority ¡of ¡research ¡in ¡AI ¡

followed ¡the ¡symbolic ¡paradigm. ¡

• Symbols ¡like ¡*cat* ¡are ¡used ¡to ¡refer ¡to ¡things ¡
• An ¡explanaHon ¡for ¡this ¡as ¡intelligence ¡was ¡Newell's ¡

hypothesis ¡that ¡humans ¡are ¡symbol ¡processing ¡systems. ¡

• Of ¡course, ¡our ¡symbols ¡are ¡a ¡lot ¡more ¡than ¡just ¡*cat*. ¡(This ¡

relates ¡to ¡Searle's ¡Chinese ¡Room ¡problem.) ¡

• However, ¡clearly, ¡people ¡do ¡some ¡complicated ¡symbolic ¡

reasoning ¡with ¡math, ¡language ¡and ¡logics ¡among ¡other ¡things. ¡

• Symbolic ¡AI ¡is ¡sHll ¡important ¡to ¡solve ¡the ¡Turing ¡test, ¡and ¡it's ¡

sHll ¡the ¡most ¡popular ¡form ¡of ¡industrial ¡AI. ¡

(c) 2010-2012 SNU Biointelligence Laboratory, http://bi.snu.ac.kr/

29

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

연결주의%인공지능%

• The ¡central ¡connecHonist ¡principle ¡is ¡that ¡mental ¡phenomena ¡

can ¡be ¡described ¡by ¡interconnected ¡networks ¡of ¡simple ¡and ¡

• ]en ¡uniform ¡units. ¡

– Eg. ¡units ¡in ¡the ¡network ¡could ¡represent ¡neurons ¡and ¡the ¡connecHons ¡ could ¡represent ¡synapses

(c) 2010-2012 SNU Biointelligence Laboratory, http://bi.snu.ac.kr/

30

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Ecological ¡Psychology

• Gibson ¡emphasized ¡the ¡importance ¡of ¡environment ¡and ¡context ¡in ¡
• learning. ¡
• The ¡more ¡chances ¡they ¡are ¡given ¡to ¡perceive ¡and ¡interact ¡with ¡their ¡

environment, ¡the ¡more ¡affordances ¡they ¡discover, ¡and ¡the ¡more ¡ accurate ¡their ¡percepHons ¡become. ¡

• Gibson ¡idenHfied ¡four ¡important ¡aspects ¡of ¡human ¡behavior ¡that ¡

develop: ¡

– Agency-­‑ ¡self-­‑control, ¡intenHonality ¡in ¡behavior ¡ ¡ – ProspecHvity-­‑ ¡intenHonal, ¡anHcipatory, ¡planful, ¡future-­‑oriented ¡ behaviors ¡ ¡ – Search ¡for ¡Order-­‑ ¡tendency ¡to ¡see ¡order, ¡regularity, ¡and ¡paSern ¡to ¡ make ¡sense ¡of ¡the ¡world ¡ ¡ – Flexibility-­‑ ¡percepHon ¡can ¡adjust ¡to ¡new ¡situaHons ¡and ¡bodily ¡ condiHons ¡(such ¡as ¡growth, ¡improved ¡motor ¡skills, ¡or ¡a ¡sprained ¡ankle) ¡

(c) 2010-2012 SNU Biointelligence Laboratory, http://bi.snu.ac.kr/

31

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Embodied ¡Cogni#on

• The ¡aspects ¡of ¡cogniHon ¡include ¡high ¡level ¡mental ¡constructs ¡(such ¡as ¡

concepts ¡and ¡categories) ¡and ¡human ¡performance ¡on ¡various ¡cogniHve ¡ tasks ¡(such ¡as ¡reasoning ¡or ¡judgment). ¡

• George ¡Lakoff ¡ ¡has ¡developed ¡several ¡lines ¡evidence ¡that ¡suggest ¡that ¡

people ¡use ¡their ¡understanding ¡of ¡familiar ¡physical ¡objects, ¡acHons ¡and ¡ situaHons ¡(such ¡as ¡containers, ¡spaces, ¡trajectories) ¡to ¡understand ¡other ¡ more ¡complex ¡domains ¡(such ¡as ¡mathemaHcs, ¡relaHonships ¡or ¡death). ¡

• Lakoff ¡argues ¡that ¡all ¡cogniHon ¡is ¡based ¡on ¡knowledge ¡that ¡comes ¡from ¡

the ¡body ¡and ¡that ¡other ¡domains ¡are ¡mapped ¡onto ¡our ¡embodied ¡ knowledge ¡using ¡a ¡combinaHon ¡of ¡conceptual ¡metaphor, ¡image ¡schema ¡ and ¡prototypes.

(c) 2010-2012 SNU Biointelligence Laboratory, http://bi.snu.ac.kr/

32

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Common ¡Coding ¡Theory ¡

• Common ¡coding ¡theory ¡is ¡a ¡cogniHve ¡psychology ¡theory ¡describing ¡how ¡

perceptual ¡representaHons ¡(e.g. ¡of ¡things ¡we ¡can ¡see ¡and ¡hear) ¡and ¡motor ¡ representaHons ¡(e.g. ¡of ¡hand ¡acHons) ¡are ¡linked. ¡

• The ¡theory ¡claims ¡that ¡there ¡is ¡a ¡shared ¡representaHon ¡(a ¡common ¡code) ¡

for ¡both ¡percepHon ¡and ¡acHon. ¡

• More ¡important, ¡seeing ¡an ¡event ¡acHvates ¡the ¡acHon ¡associated ¡with ¡that ¡

event, ¡and ¡performing ¡an ¡acHon ¡acHvates ¡the ¡associated ¡perceptual ¡

• event. ¡
• One ¡of ¡the ¡most ¡direct ¡evidence ¡for ¡common ¡coding ¡in ¡the ¡brain ¡

– PaSern ¡classifiers ¡that ¡can ¡differenHate ¡based ¡on ¡brain ¡acHvity ¡whether ¡ someone ¡has ¡performed ¡acHon ¡A ¡or ¡B ¡can ¡also ¡classify, ¡above ¡chance, ¡ whether ¡that ¡person ¡heard ¡the ¡sound ¡of ¡acHon ¡A ¡or ¡B, ¡thereby ¡demonstraHng ¡ that ¡acHon ¡execuHon ¡and ¡percepHon ¡are ¡represented ¡using ¡a ¡common ¡code.

(c) 2010-2012 SNU Biointelligence Laboratory, http://bi.snu.ac.kr/

33

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Perceptual ¡Symbol ¡System

• L. ¡Barsalou ¡ ¡
• The ¡nature ¡of ¡

human ¡ knowledge, ¡and ¡ its ¡roles ¡in ¡ percepHon, ¡ memory, ¡ language, ¡and ¡

• thought. ¡
• The ¡human ¡

conceptual ¡ system ¡is ¡ grounded ¡in ¡the ¡ brain’s ¡modality-­‑ specific ¡systems.

(c) 2010-2012 SNU Biointelligence Laboratory, http://bi.snu.ac.kr/

34

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Cogni#ve ¡Robo#cs

• CogniHve ¡roboHcs ¡is ¡concerned ¡with ¡endowing ¡a ¡robot ¡with ¡

intelligent ¡behavior ¡by ¡providing ¡it ¡with ¡a ¡processing ¡ architecture ¡that ¡will ¡allow ¡it ¡to ¡learn ¡and ¡reason ¡about ¡how ¡ to ¡behave ¡in ¡response ¡to ¡complex ¡goals ¡in ¡a ¡complex ¡world.

(c) 2010-2012 SNU Biointelligence Laboratory, http://bi.snu.ac.kr/

35

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Shakey: ¡Mobile ¡Robot ¡

• Shakey ¡was ¡the ¡first ¡general-­‑

purpose ¡mobile ¡robot ¡to ¡be ¡able ¡ to ¡reason ¡about ¡its ¡own ¡acHons. ¡

• Shakey ¡was ¡developed ¡at ¡the ¡

ArHficial ¡Intelligence ¡Center ¡of ¡ Stanford ¡Research ¡InsHtute ¡(now ¡ called ¡SRI ¡InternaHonal) ¡in ¡1966 ¡ through ¡1972. ¡ ¡

http://vimeo.com/5072714

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Issues ¡and ¡Learning ¡Techniques

• PercepHon ¡and ¡acHon ¡and ¡the ¡noHon ¡of ¡symbolic ¡representaHon ¡

are ¡core ¡issues ¡to ¡be ¡addressed ¡in ¡cogniHve ¡roboHcs. ¡

• A ¡cogniHve ¡robot ¡should ¡exhibit: ¡

– informaHonal ¡attudes ¡such ¡as ¡knowledge ¡and ¡beliefs ¡ – moHvaHonal ¡attudes ¡such ¡as ¡preferences ¡and ¡goals ¡ – cogniHve ¡capabiliHes ¡such ¡as ¡revising ¡mental ¡attudes, ¡reasoning, ¡ decision ¡making, ¡planning, ¡as ¡well ¡as ¡observing ¡and ¡communicaHng ¡ – physical ¡capabiliHes ¡to ¡move ¡in ¡the ¡physical ¡world, ¡and ¡to ¡interact ¡ safely ¡with ¡objects ¡in ¡that ¡world, ¡including ¡manipulaHon ¡of ¡these ¡

• bjects ¡
• Learning ¡Techniques ¡

– Learning ¡by ¡imitaHon ¡ – Autonomous ¡knowledge ¡acquisiHon ¡

(c) 2010-2012 SNU Biointelligence Laboratory, http://bi.snu.ac.kr/

37

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Personal ¡Robots ¡(PR2) ¡

PR2 ¡fetches ¡beer ¡from ¡the ¡refrigerator ¡

• ­‑

hSps://www.youtube.com/watch? v=c3Cq0sy4TBs ¡ PR2 ¡opens ¡doors

• http://www.youtube.com/watch?

v=g-9Yt2570xI

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Big ¡Dog ¡(Boston ¡Dynamics) ¡

hSps://www.youtube.com/watch?v=cNZPRsrwumQ ¡ ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Li[le ¡Dog ¡(Boston ¡Dynamics) ¡

http://www.youtube.com/watch?v=nUQsRPJ1dYw

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Cogniron ¡ ¡ EU ¡Project

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

iCub ¡Child ¡Robot ¡

http://bcove.me/yu5e7wpp

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

TUM ¡James ¡and ¡TUM ¡Rosie ¡ ¡ Preparing ¡Bavarian ¡Breakfast ¡

http://www.youtube.com/watch?v=_SIUCrmE8J0

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

TUM ¡PR2 ¡– ¡Making ¡Popcorn ¡

http://www.youtube.com/watch?v=qxRGAFpbqb0

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Cogni#ve ¡Technical ¡Systems ¡(CoTeSys) ¡TU ¡

Munich ¡+ ¡Max ¡Planck ¡+ ¡DLR

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Cogni#ve ¡Factory ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Cogni#ve ¡Kitchen

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Pepper ¡

hSps://www.youtube.com/watch?v=osD6O4LAcpo ¡ ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

Telepresence ¡robot ¡

hSps://www.youtube.com/watch?v=mZ22wi-­‑nyfg ¡ ¡

Bio Intelligence ¡

4190.408 ¡ ¡Ar#ficial ¡Intelligence ¡(2015-­‑Spring) ¡

CHAPPIE ¡

hSps://www.youtube.com/watch?v=HhNshgSYF_M ¡ ¡