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4．1視覺（vision）

長期以來，視覺是主要的感知模態(tài)，雖然最近的研究建議更平衡的感知體驗觀［17］，但認(rèn)知結(jié)構(gòu)的研究仍然以視覺為中心，相對也是研究最多的感知模態(tài)。盡管在機(jī)器人技術(shù)中，各種非視覺傳感器（如聲納、超聲波距離傳感器）和本體感覺傳感器（如陀螺儀、圓規(guī)）被用于解決諸如導(dǎo)航、避障和搜索等視覺任務(wù)，但視覺輸入占所有可能輸入模式的一半以上。根據(jù)Marr［18］的說法，視覺處理通常包括了三個不同的階段：早期、中期和晚期。早期視覺技術(shù)是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，涉及到對視覺場景的并行處理，提取簡單的元素，如顏色、亮度、形狀、運動等。中期視覺技術(shù)將元素分組到區(qū)域中，然后在后期進(jìn)行進(jìn)一步處理，以識別對象，并使用可用的知識賦予它們意義。盡管Marr沒有提到，但視覺注意機(jī)制、情感和獎勵也會影響視覺處理的各個階段［19］。因此，感知和認(rèn)知在各個處理階段都是緊密關(guān)聯(lián)的。

在認(rèn)知體系中，基于圖像理解的視覺處理是分階段進(jìn)行的【20】。這些階段包括：1）強(qiáng)度－位置－時間值的檢測和分組（產(chǎn)生邊緣、區(qū)域、流向量）；2）邊緣、區(qū)域等的進(jìn)一步分組（產(chǎn)生表面、體積，邊界、深度信息；3）對象識別及其運動識別；4）為實體建立以對象為中心的表示；5）基于任務(wù)為對象分配標(biāo)簽；6）時空推斷實體之間的關(guān)系。在這里，只有階段1代表Marr三階段理論的早期階段，所有后續(xù)階段都需要一個附加的任務(wù)或世界知識。已經(jīng)在第2階段，特征的分組可以由被觀察的特定對象的視點信息和知識來促進(jìn)。最后，后期階段對從早期和中間處理結(jié)果中抽象出來的高級表示進(jìn)行推理和操作。

值得注意的是，在許多圖像理解的研究中通過執(zhí)行了隱式深度學(xué)習(xí)方法而實現(xiàn)的。在最近幾年中，我們已經(jīng)看到了深度學(xué)習(xí)在圖像處理和自然語言處理很多卓越表現(xiàn)，然而令人驚訝的是很少認(rèn)知架構(gòu)使用它。在CogPrime、LIDA、SPA和BECCA中可以找到深度學(xué)習(xí)在簡單視覺任務(wù)中的一些應(yīng)用。

圖5顯示真實視覺和模擬視覺執(zhí)行處理的各個階段。真實視覺系統(tǒng)只接收像素級的輸入，而沒有附加信息（如攝像機(jī)參數(shù)、物體的位置和特征等）。圖像本身由相機(jī)生成，但體系結(jié)構(gòu)不需要連接到物理相機(jī)。模擬視覺系統(tǒng)通常忽略早期和中期處理階段，并以適合視覺處理后期階段的形式接收輸入（例如形狀和顏色的符號描述、對象標(biāo)簽、坐標(biāo)等）。技術(shù)上，任何不支持真實視覺或其他感知模式的體系結(jié)構(gòu)，都可以通過接口進(jìn)行擴(kuò)展，該接口將其連接到傳感器或?qū)⒃�始�?shù)據(jù)預(yù)處理為更合適的格式（如Soar、ACT－R）。但圖5僅僅顯示執(zhí)行了什么樣圖像解釋階段，而沒有反映出這樣處理的復(fù)雜性。

圖5：這些階段從早期到后期依次為：1）特征，2）原型對象，3）對象，4）對象模型，5）對象標(biāo)簽，6）空間關(guān)系

不同深淺的藍(lán)色用來表示屬于早期、中期和晚期視覺的過程。這個具有真實和模擬視覺的架構(gòu)分別顯示在左欄和右欄中。每列中的順序按字母順序排列。

4．2基于傳感器的視覺（Vision using physical sensors）

大多數(shù)體系處理視覺各個階段都是物理嵌入的，包括機(jī)器人控制、生物啟發(fā)和仿生結(jié)構(gòu)。早期視覺（步驟1）通常涉及邊緣檢測和視差估計。然后這些特征分組（步驟2）為具有類似特征（顏色、深度等）的東西，這些東西被解析為具有質(zhì)心坐標(biāo)的候選對象（步驟3）。使用離線方式學(xué)習(xí)對象模型（步驟4），并可用于對候選對象進(jìn)行分類（步驟5）。

基于生物啟發(fā)的體系也使用計算機(jī)視覺算法，并遵循類似的處理階段。例如，用于目標(biāo)檢測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RCS、DIARC、Kismet），用于對象識別的SIFT特征（DIARC），用于手部檢測和跟蹤的SURF特征、AdaBoost學(xué)習(xí)和高斯混合（iCub），用于識別人體并確定年齡性別的Kinect和結(jié)合支持向量機(jī)的LBP特征（RoboCog和CORTEX）。

在有些體系結(jié)構(gòu)中，視覺與記憶、控制系統(tǒng)的聯(lián)系更加緊密，視覺處理中的一些步驟與人類視覺系統(tǒng)有明顯的相關(guān)性。其中一個例子是顯著性【saliency？】，它根據(jù)視覺刺激的特征或與任務(wù)的相關(guān)性，對視覺刺激的優(yōu)先級進(jìn)行建模。因此，顯著性被用來尋找場景中感興趣的區(qū)域（Kismet、ARCADIA、DIARC、iCub、STAR）。自我球，一種在一些機(jī)器人結(jié)構(gòu)中發(fā)現(xiàn)的結(jié)構(gòu)，模擬了海馬體在感覺信息和動作整合中的功能，盡管在生物學(xué)上不是合理的。本質(zhì)上，自我球在機(jī)器人周圍形成一個虛擬穹頂，突出的物體和事件被映射到上面。這個概念的各種實現(xiàn)包括在RCS、ISAC、iCub和MACSi中。

圖2體系中的第三個亞組追求生物學(xué)上合理的視覺。其中一個最詳細(xì)的例子是基于大腦腹側(cè)通路解剖的Leabra視覺系統(tǒng)（LVis）。它模擬了初級視覺皮層（V1）、紋狀體外區(qū)（V2、V4）和下顳葉皮層（IT）。這些區(qū)域中的計算大致對應(yīng)于早期和中期處理步驟。LVis具有人類視覺系統(tǒng)的其他特征，例如在更高層次上的神經(jīng)元的更大的感受野、層之間的相互聯(lián)系以及限制跨層活動水平的反復(fù)抑制動力學(xué)。Darwin VIII（BBD）、SPA（Spaun）和ART的視覺系統(tǒng)也模仿了靈長類動物的腹側(cè)視覺通路。

SASE架構(gòu)并沒有緊密地復(fù)制人類的視覺系統(tǒng)。相反，它使用具有局部連接的層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每個神經(jīng)元從前一層的限制區(qū)域獲得輸入。一層內(nèi)的感受野大小相同，并且在較高的水平上增加。該系統(tǒng)在一個室內(nèi)導(dǎo)航場景中的帆式機(jī)器人上進(jìn)行了測試。MDB、BECCA和DAC中實現(xiàn)了類似的視覺方法。值得指出的是，盡管涌現(xiàn)范式?jīng)]有顯式地將標(biāo)簽分配給對象，但是它們能夠形成場景中對象之間空間關(guān)系的某種隱式表示（比如向量表示），并將這些表示用于視覺導(dǎo)航等任務(wù)（BBD、BECCA、DAC、MDB、SASE）

4．3模擬視覺（Simulated vision）

從圖2可以明顯看出，大多數(shù)模擬只支持視覺處理的后期階段。最簡單的模擬是由物體填充的二維網(wǎng)格，例如ERE和PR使用的NASA TileWorld、GLAIR agents使用的Wumpus World、Ariadne agents使用的二維迷宮和CLARION social agents設(shè)計的部落模擬。網(wǎng)格環(huán)境中的代理通常只能看到有限的周圍環(huán)境，每個方向只能看到幾個單元格。Blocks world是另一個經(jīng)典領(lǐng)域，其一般任務(wù)是構(gòu)建各種形狀和顏色的塊堆棧（ACT－R、ICARUS、MIDCA。

盡管它們的復(fù)雜性和目的不同，不同的模擬通常提供關(guān)于環(huán)境的相同類型的數(shù)據(jù)：對象、它們的屬性（顏色、形狀、標(biāo)簽等）、代理本身的位置和屬性、對象和環(huán)境因素之間的空間關(guān)系（例如天氣和風(fēng)向）。這種模擬主要用作可視化工具，與直接輸入的數(shù)據(jù)相差不大，因為幾乎不需要任何感官處理。更高級的模擬將場景表示為具有角點顏色和三維坐標(biāo)的多邊形，這些角點必須進(jìn)一步處理以識別對象（Novamente）。否則，3D模擬的視覺真實性主要是為了美學(xué)和感官，因為信息是直接以符號形式提供的（例如CoJACK，Pogamut）。

如前所述，圖2并不反映個體體系的環(huán)境或能力的復(fù)雜性差異。然而，在體現(xiàn)認(rèn)知結(jié)構(gòu)的環(huán)境之間的大小和真實性。例如，ATLANTIS控制的行星漫游者在戶外巖石地形中進(jìn)行越野導(dǎo)航。銷售機(jī)器人Gualzru（CORTEX）在一個滿是人的大房間里移動，iCub（MACsi）從桌子上識別并撿起各種玩具。另一方面，簡單即沒有障礙的環(huán)境也被用于認(rèn)知結(jié)構(gòu)研究（BECCA，MDB）。此外，顏色編碼對象是簡化視覺處理的常用方法。例如，ADAPT跟蹤一個紅色在桌子上滾動的球和DAC將自己朝向標(biāo)記有不同顏色的目標(biāo)。此外，大多體系的應(yīng)用只能識別少數(shù)不同的對象類別。只有Leabra能夠區(qū)分幾十個對象類別。隨著OpenCV、Cloud Point Library或Kinect API等可用軟件工具包的普及，可視化處理的質(zhì)量大大提高。但在試圖建立通用的生物學(xué)意義上的視覺系統(tǒng)模型，并沒有取得太多進(jìn)展。目前，應(yīng)用僅限于受控環(huán)境。

4．4聽覺（Audition）

聽覺是認(rèn)知體系中一種常見的模態(tài)，因為語音命令常常是用于指導(dǎo)智能系統(tǒng)或與之通信。由于聽覺模態(tài)是純功能性的，許多體系結(jié)構(gòu)使用可用的語音到文本軟件而不是開發(fā)聽覺模型。為數(shù)不多的進(jìn)行了聽覺感知建模的體系包括了ACT－R、SPA和EPIC。例如，ARTWORD和ARTSTREAM被用來研究音位整合和音源隔離（雞尾酒會問題）�；�于ACT－R發(fā)展了一個音樂解釋模型。

使用專用軟件進(jìn)行語音處理和通信有助于實現(xiàn)復(fù)雜性和現(xiàn)實主義。例如，在機(jī)器人應(yīng)用中，它允許銷售機(jī)器人編寫腳本在擁擠的房間里與人互動（CORTEX）或?qū)υ捰⒄Z的子集（CoSy）。一個更高級的應(yīng)用包括使用語音識別來完成這個任務(wù)通過電話向公共圖書館訂購書籍（FORR）。使用現(xiàn)成語音的其他系統(tǒng)處理軟件包括PolyScheme和ISAC。在選擇的體系中，大部分工作都是針對自然語言處理，即語言和語音所承載的語義信息，很少有人注意到據(jù)情感內(nèi)容（如響度、語速和語調(diào)）。在這個方向上的一些嘗試都是社會機(jī)器人。例如，社交機(jī)器人Kismet不明白人們在說什么，但它可以根據(jù)演講的韻律輪廓來確定贊同、禁止或安慰。這個Ymir體系結(jié)構(gòu)還具有韻律分析器和基于語法的語音識別器，可以理解100個單詞的有限詞匯。甚至聲音本身也可以作為線索，例如，BBD機(jī)器人可以將自己定向到一個響亮的聲音源。

4．5符號輸入（Symbolic input）

符號輸入結(jié)合了幾種不同于物理傳感和仿真模擬的輸入，包括了文本命令、數(shù)據(jù)以及通過GUI的輸入。文本是用于執(zhí)行規(guī)劃和邏輯推理任務(wù)的典型輸入形式（例如：NARS ， OSCAR ， MAX ， Homer ）。文本命令通常是根據(jù)體系結(jié)構(gòu)中使用的基元謂詞編寫的，因此不需要額外的解析。

4．6 多模態(tài)感知

在前面各節(jié)中，單獨考慮了各種的感知模式。然而，在現(xiàn)實中人腦從不同的感官接收到源源不斷的信息流，并將其整合成一個關(guān)聯(lián)的世界表征。認(rèn)知結(jié)構(gòu)也是如此，因為近一半的認(rèn)知結(jié)構(gòu)有兩種及以上不同的感知模式（圖1）。并非所有這些模式可能出現(xiàn)在一個單一的體系中，大多數(shù)體系同時使用兩種不同的模式，例如視覺和聽覺、視覺和符號輸入或視覺和距離傳感器。除了少數(shù)例外，這些體系結(jié)構(gòu)基本上執(zhí)行了認(rèn)知科學(xué)中的特征集成或機(jī)器人學(xué)中的傳感器數(shù)據(jù)融合。顯然，可以使用不同的傳感器，而不必顯式地組合它們的輸出。

多感知通過互補(bǔ)和冗余提高感知的穩(wěn)健性，但在實踐中，使用許多不同的傳感器會帶來許多挑戰(zhàn)，例如不完整或虛假或沖突的數(shù)據(jù)、具有不同屬性的數(shù)據(jù)（例如維度或值范圍）、對數(shù)據(jù)對齊和關(guān)聯(lián)的需要等。機(jī)器人研究領(lǐng)域?qū)�這些實際問題進(jìn)行了深入的研究，但是還沒有提出通用的解決方案。每個解決方案都必須為特定的應(yīng)用程序定制，這是大多數(shù)認(rèn)知架構(gòu)采用的一種普遍做法。不幸的是，文獻(xiàn)中很少有技術(shù)信息來確定所使用的確切技術(shù)，并將它們與已建立的分類法聯(lián)系起來。

總的來說，傳感器集成的特定實現(xiàn)依賴于用于推理和任務(wù)的知識表示。在典型的具有符號推理的體系結(jié)構(gòu)中，來自不同傳感器的數(shù)據(jù)被獨立地處理，并映射到以代理為中心的3D地圖上，該地圖可用于導(dǎo)航（CaRACAS ， CoSy）。在社會機(jī)器人的應(yīng)用中，世界的表現(xiàn)形式可以是一個圍繞著主體的自我球體，它包含以自我為中心的坐標(biāo)和視覺檢測對象的屬性，這些都與通過三角測量確定的聲音位置相關(guān)聯(lián)（ISAC，MACsi）。

RCS，一個具有層次結(jié)構(gòu)的模型，在每個層次上都有一個具有相應(yīng)世界表示的感知處理模塊（例如：像素圖、3D模型、狀態(tài)表等）。有些體系隱式地執(zhí)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和對齊，即傳感器數(shù)據(jù)和特征提�。ɡ�如，來自攝像機(jī)的物體坐標(biāo)和來自激光的障礙物距離）是獨立進(jìn)行的。然后將提取的信息直接添加到工作內(nèi)存。任何模棱兩可和不一致都可以通過高階推理過程來解決。這是分布式體系結(jié)構(gòu)中的一種常見方法，其中獨立模塊同時為實現(xiàn)一個共同目標(biāo)而工作（例如CERACRANIUM、Polyscheme、RoboCog、Ymir和LIDA）。

在許多受生物啟發(fā)的體系中，不同傳感器的讀數(shù)之間的關(guān)聯(lián)被學(xué)習(xí)。例如，DAC使用Hebbian學(xué)習(xí)來建立數(shù)據(jù)對齊，以便將不同感知模式的神經(jīng)表示映射到一個共同的框架，模擬大腦上丘的功能。ART通過神經(jīng)融合（ARTMAP網(wǎng)絡(luò)）將視覺和超聲波感官信息集成到移動機(jī)器人導(dǎo)航中。同樣，MDB使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從傳感器輸入學(xué)習(xí)世界模型，并使用遺傳算法調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

目前為止提到的所有方法都有一些相似的傳感集成，因為都使用空間和時間的接近或?qū)W習(xí)來消除多模態(tài)數(shù)據(jù)的歧義。但總的來說，只有很少的體系在感知層面上追求生物逼真度。唯一的一個在生物學(xué)上看似合理的感知集成模型是用基于大腦的設(shè)備（BBD）體系，被稱為Darwin XI的具體神經(jīng)模型是用來研究多感覺信息（來自觸摸傳感器、激光、相機(jī)和磁羅盤）的整合和在迷宮導(dǎo)航中的海馬體［163］。Darwin XI的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大約80000個神經(jīng)元和120萬個突觸組成，并模擬50個神經(jīng)區(qū)域。在損傷研究中，通過去除一個或多個感覺輸入并重新映射感覺神經(jīng)元單元，證明了系統(tǒng)的魯棒性。

一般來說，很多認(rèn)知體系在很大程度上忽略了跨模態(tài)交互作用。這些體系，包括面向生物和面向認(rèn)知的，在處理不同的感知模式時通常采用模塊化的方法。同時，在過去幾十年中進(jìn)行的許多心理和神經(jīng)成像實驗表明，不同的感知相互影響。例如，視覺改變聽覺處理，反之亦然。然而，據(jù)我們所知，一些仿生體系，如上文提到的BBD，可能代表跨模態(tài)效應(yīng)，這個問題還有待調(diào)研。

未完待續(xù)
6 行動選擇（Action selection）7 存儲（Memory）8 學(xué)習(xí)（Learning）9 推理（Reasoning）10 元認(rèn)知（Meta－cognition）11 應(yīng)用及討論
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