CogSys 2020 an der TU München

Karteikarten und Zusammenfassungen für CogSys 2020 an der TU München

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What are the main properties of dynamical systems?

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What are dynamical emergent systems?

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What role does time play in dynamical emergent systems?

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What is the relation of dynamical emergent systems to connectionist systems?

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How are dynamical emergent systems represented?

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What is the classical and what is the modern definition of ML?

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What is learning in psychology?

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what is the purpose of cognition?

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explain the complexity of simple tasks

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explain the robotics paradox

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What are some examples of RL?

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CogSys 2020

What are the main properties of dynamical systems?

• Dissipation: the number of reachable states reduces over time
• Non-Equilibrium System: stable function requires an external “energy” supply
• Non-Linearity: complex behavior can emerge from a small set of state
parameters
• Collective Variables: the system is represented by a small set of state variables

CogSys 2020

What are dynamical emergent systems?

Dynamical emergent models of cognitive systems are based on time-dependent
differential equations that allow for a compact representation of complex
system behavior and the application of analysis methods from dynamical
systems theory (attractors, bifurcations, stability, etc.).

CogSys 2020

What role does time play in dynamical emergent systems?

• In dynamical systems, time is an active factor of computation that co-
determines the system behavior
• The synchrony between the agent and the environment imposes constraints
on the processing speed of the system

CogSys 2020

What is the relation of dynamical emergent systems to connectionist systems?

• Connectionist systems can be dynamical systems (e.g. through recurrent
connectivity)
• Connectionist modeling addresses the microscopic level

CogSys 2020

How are dynamical emergent systems represented?

Dynamical emergent systems can (but not necessarily do!) represent entities by
means of system states or trajectories. These representations are transient and
context-dependent.

CogSys 2020

What is the classical and what is the modern definition of ML?

• Classical definition: Field of study that gives computers the ability to learn without being
explicitly programmed.§
• Modern definition: A computer program is said to learn from experience E with respect
to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as
measured by P, improves with experience E.*

CogSys 2020

What is learning in psychology?

Classical and operant conditioning are two basic associative learning processes that link sensory stimuli to
corresponding actions. Both forms of conditioning are very common in nature and present in most
vertebrate animals.
• Classic Conditioning: In classical conditioning, a subject learns the relationship between an initially neutral
conditioned stimulus (CS) and an unconditioned stimulus (US) that reflexively produces a behavioral
response (CR). When the subject is repeatedly presented the CS und US together, the CS will finally
produce the CR even in the absence of the US.
• Operant/Instrumental Conditioning: In operant conditioning, a subject learns the relationship between a
stimulus and its behavior. A stimulus is only presented in response to a certain action of the subject and
serves as a reinforcer that increases or decreases the probability of that action.

CogSys 2020

what is the purpose of cognition?

cognition enables a system to operate in a meaningful way beyond its original pre-programmed behavior and specification; and deal with uncertainty

CogSys 2020

explain the complexity of simple tasks

  • technical systems based on exact formal descriptions, rules and specifications
  • simple real-world tasks have no formal specification
  • requires a priori knowledge to solve these
  • as soon as assumptions are violated, system fails

CogSys 2020

explain the robotics paradox

factory task: well defined, process can be described precisely, known environment, deterministic

shopping task: ill-defined, non-deterministic, changing environment every time

CogSys 2020

What are some examples of RL?

• A new-born gazelle that learns running at 20 miles per hour within 30 minutes.§
• Investing across multiple assets (portfolio optimization).*
• Playing chess, backgammon, video games.*
• Learning robotic manipulation tasks.*

CogSys 2020

name applications that require cognition

  • autonomous driving
  • nlp
  • human-robot interaction
  • physical interaction

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