Abstract
Kahl et al., (2022) present a computational model of an autonomous agent implemented with an active self. With ideas based on the Free Energy Principle (Friston and Kiebel, 2009), their model tackles the challenge to unify higher-level cognitive activities and lower-level sensorimotor control as the autonomous agent maintains situational awareness while interacting with the environment. While Kahl et al., (2022) focus on modeling a single agent, we argue that this challenge similarly appears in modeling human–robot interaction (HRI). In this commentary, we discuss how the conceptual framework from Kahl et al., (2022) could inspire unified models of physical and cognitive HRI and how the modeling approach from Kahl et al., (2022) can potentially be applied to anticipatory thinking in robotics to support the human in daily life.
| Originalsprache | Englisch |
|---|---|
| Zeitschrift | Cognitive Systems Research |
| Jahrgang | 79 |
| Seiten (von - bis) | 1-3 |
| Seitenumfang | 3 |
| DOIs |
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| Publikationsstatus | Veröffentlicht - 06.2023 |
UN SDGs
Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung
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SDG 4 – Qualitativ hochwertige Bildung
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SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
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SDG 11 – Nachhaltige Städte und Gemeinschaften
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SDG 12 – Verantwortungsvoller Konsum und Produktion
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SDG 14 – Lebensraum Wasser
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SDG 15 – Lebensraum Land
Strategische Forschungsbereiche und Zentren
- Zentren: Zentrum für Künstliche Intelligenz Lübeck (ZKIL)
- Querschnittsbereich: Intelligente Systeme
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