神经机械人学

神经机械人学是对神经科学，机械人技术和人工智能的综合研究，是体现自主神经系统的科学技术。神经系统包罗灵感来自脑的算法（例如毗连主义网络），生物神经网络的盘算模型（例如人工尖刺神经网络，神经微电路的大规模拟真）以及实际的生物系统（例如体内和体外神经网络）。这样的神经系统可以体现在具有机械或任何其他形式的物理致动的机械中。这包罗机械人，假肢或可穿着系统，还包罗较小规模的微型机械，以及较大规模的家具和基础设施。

神经机械人学是神经科学与机械人技术的一个分支，致力于研究和实现诸如大脑启发算法之类的自主神经系统的科学和技术。神经机械人学的焦点思想是将大脑详细化，并将身体嵌入情况中。因此，与模拟情况相反，大多数神经机械人都需要在现实世界中发挥作用。[1]

除了机械人启发的算法以外，神经机械人学也可能涉及到大脑控制的机械人系统的设计。[2] [3] [4]

内容

1 引言

2 神经机械人模型的主要种别

2.1 运动和运动控制

2.2 学习和影象系统

2.3 行动选择和价值体系

2.4 感官知觉

3 生物机械人

4 对神经科学的影响

5 参考

先容

神经机械人学代表了智力研究的两个前沿方法。神经科学试图通过研究智能生物系统来分辨智能的组成及其作用方式，而对人工智能的研究则试图通过非生物某人工手段来重建智能。神经机械人学是两者的重叠部门，其中生物学启发的理论在接地的情况中举行了测试，并接纳了该模型的物理实现。神经机械人及其模型的成败可以为反驳或支持该理论提供证据，并为以后的研究提供见识。

神经机械人模型的主要种别

凭据机械人的用途，神经机械人可以分为种种主要种别。每个班级的目的都是实现一种特定的学习兴趣机制。神经机械人的常见类型是用于研究运动控制，影象，行动选择和感知的机械人。

运动和运动控制

神经机械人通常用于研究电机反馈和控制系统，并已证明其在机械人开发控制器中的优点。运动是由许多关于运动系统行动的神经学启发的理论模拟的。运动控制已使用模型或中央模式生成器（能够驱动重复行为的神经元团）举行模拟，以制造四足步行机械人。[5]其他小组已将将基本控制系统组合为简朴的自治系统的条理结构集的思想扩展了。这些系统可以通过这些基本子集的组合来制定庞大的运动。[6]这种运行动用理论是基于皮质柱的组织，该皮质柱从简朴的感受输入逐渐整合到庞大的传入信号中，或者从庞大的运动法式逐渐整合到传入信号中每根肌肉纤维的简朴控件上，从而形成相似的条理结构。

运动控制的另一种方法是使用学习到的错误校正和预测控制来形成一种模拟的肌肉影象。在此模型中，鸠拙，随机和容易堕落的运动已获得纠正，以使用错误反馈随着时间推移发生平稳，准确的运动。控制器通过预测错误来学习建立正确的控制信号。使用这些思想，设计了可以学习发生适应性手臂运动[7]或制止在门路中遇到障碍的机械人。

学习和影象系统

设计用于测试动物影象系统理论的机械人。当前，许多研究都在研究老鼠的影象系统，尤其是老鼠海马，该影象系统处置惩罚位置细胞，该细胞向已知的特定位置发射。[8] [9]以老鼠海马为模型的系统通常能够学习情况心理图，包罗识别地标并将行为与它们相关联，从而使它们能够预测即将到来的障碍和地标。[9]

另一项研究基于提出的谷仓猫头鹰学习范式生产了一种机械人，该机械人主要基于听觉以及视觉刺激举行定向和定位。假设的方法涉及突触可塑性和神经调治，[10]主要是化学作用，其中奖励多巴胺或5-羟色胺等神经递质会影响神经元的放电敏感度[11]。研究中使用的机械人充实匹配了谷仓猫头鹰的行为。[12]此外，运动输出和听觉反馈之间的精密相互作用在学习历程中被证明是至关重要的，支持了许多学习模型中涉及的主动感知理论。[10]

这些研究中的神经机械人具有简朴的迷宫或学习模式。出现给神经机械人的一些问题包罗符号，颜色或其他图案的识别以及基于该图案执行简朴的行动。在谷仓猫头鹰模拟的情况下，机械人必须确定其位置和偏向才气在其情况中导航。

行动选择和价值体系

行动选择研究涉及对行动及其效果的负或正加权。神经机械人可以而且曾经被用来研究*简朴的*道德互动，例如经典思想实验，其中人的数量凌驾了救生筏所能容纳的人数，因此有人必须脱离船上以生存其余部门。可是，在行动选择研究中使用的更多神经机械人与更简朴的说服（例如自我掩护或研究中机械人群体的永存）相抗衡。这些神经机械人是在突触的神经调治后以刺激具有阳性效果的回路为模型的。[11] [13]在生物系统中，多巴胺或乙酰胆碱等神经递质会努力增强有益的神经信号。对这种相互作用的一项研究涉及机械人达尔文VII，该机械人使用视觉，听觉和模拟的味觉输入来“食用”导电金属块。任意选择的好块上有条纹，坏块上有圆形。通过块的电导率模拟味觉。机械人凭据其导电性水平对口胃有正反馈和负反馈。研究人员视察了机械人，以相识其如何凭据输入的信息来学习其行动选择行为。[14]其他研究使用了一群小型机械人，它们靠散布在房间里的电池为食，并将其发现转达给其他机械人。[15]

感官知觉

神经机械人也已用于研究感官知觉，特别是视觉。这些主要是由于将感受途径的神经模型嵌入自念头而发生的系统。这种方法可以袒露在行为历程中发生的感受信号，还可以更实际地评估神经模型的鲁棒水平。众所周知，由运动运动发生的感受信号的变化提供了有机体广泛使用的有用的感知线索。例如，研究人员使用人头和眼睛运动复制历程中泛起的深度信息来建设视觉场景的可靠再现。[16] [17]

生物机械人

生物机械人不是正式的神经机械人，因为它们不是受神经学启发的AI系统，而是毗连到机械人的实际神经元组织。这使用造就的神经网络来研究大脑发育或神经相互作用。这些通常由在多电极阵列（MEA）上造就的神经造就物组成，它既可以记载神经运动又可以刺激组织。在某些情况下，MEA毗连到一台盘算机，该盘算机为大脑组织提供模拟情况，并将脑部运动转化为模拟中的行动，并提供感受反馈。[18]记载神经运动的能力为研究人员提供了进入大脑的窗口，只管这很简朴，他们可以用来相识神经机械人所使用的许多相同问题。

生物机械人关注的领域是伦理。关于如何看待这样的实验，提出了许多问题。似乎最重要的问题是意识的问题，以及老鼠的大脑是否履历过它。该讨论归结为意识是什么的许多理论。[19] [20]

参见Hybrot，意识。

对神经科学的启示

神经科学家受益于神经机械人学，因为它提供了一块空缺的板块，可以在可控和可测试的情况中测试大脑功效的种种可能方法。此外，只管机械人是它们所模拟的系统的简化版本，但它们越发详细，可以对当前问题举行更直接的测试。[10]它们还具有可以随时会见的利益，而在动物运动时监视甚至大脑的很大一部门要难题得多，更不用说单个神经元了。

随着神经科学学科的生长，从药物到神经康复，泛起了许多神经治疗方法。[21]进步取决于对大脑及其功效的庞大明白。由于与颅骨手术有关的危险，很难研究大脑，尤其是在人类中。因此，使用技术填补可测试工具的空缺至关重要。神经机械人恰好做到了这一点，从而改善了在神经由程研究中可以执行的测试和实验的规模。