De relevantie van het Symbolic Grounding Problem voor simulatie van menselijke cognitieve ontwikkeling

Maat: px
Weergave met pagina beginnen:

Download "De relevantie van het Symbolic Grounding Problem voor simulatie van menselijke cognitieve ontwikkeling"

Transcriptie

1 De relevantie van het Symbolic Grounding Problem voor simulatie van menselijke cognitieve ontwikkeling Jeroen Joukes Afstudeerproject Bachelor Kunstmatige Intelligentie, Universiteit van Amsterdam. Inleiding In de literatuur wordt er veel gesproken over het al dan niet aanwezig zijn van interne semantiek binnen een artificieel lerend systeem. Veel argumenten voor en tegenworden in verband gebracht met een dilemma dat Symbolic Grounding problem (SGP) genoemd wordt. Dit dilemma beschrijft dat abstracte representaties van objecten symbolen- gegrond moeten zijn aan objecten die zij representeren in de fysieke wereld om betekenis te kunnen hebben. De basis van dit dilemma is de philosophy achter de werking van menselijke cognitieve ontwikkeling. Wij zijn immers in staat efficient te werken met onze omgeving doordat wij de mogelijkheid hebben abstracte representaties te maken van onze omgeving en deze te voorzien van betekenis. Het SGP is daarom een belangrijk onderdeel wanneer er gesproken wordt over de mogelijkheid tot het simuleren van menselijke cognitieve ontwikkeling. Ik zal beginnen met een korte uitleg over wat SGP precies is en hoe dit in relatie staat tot semantiek binnen artificieel lerende systemen. Deze systemen zijn onder te verdelen in twee algemene groepen -symbolische systemen en connectionistische netwerken-. Ik zal voor beide groepen de relatie geven tot SGP en dieper ingaan wat de voor en nadelen zijn wanneer zij gebruikt worden als simulatie voor menselijke cognitieve ontwikkeling. Ik zal vervolgens een korte beschrijving geven van een onderzoek dat is gedaan door Luc Steels over het gronden van perceptuele betekenis en van een vervolgonderzoek dat is gedaan door Tony Belpaeme. Ik wil de onderzoeken relateren aan de argumenten die aangedragen zijn in de literatuur voor of tegen het bestaan van semantiek binnen artificieel lerende systemen en in hoeverre het onderzoek een bijdrage zou kunnen leveren aan het simuleren van menselijke cognitieve ontwikkeling.

2 Symbolic Grounding Problem SGP wordt in de literatuur vaak uitgelegd aan de hand van een voorbeeld dat het Chinese room argument wordt genoemd en ooit is geformuleerd door J.Searle [1]. Ik zal dit dilemma gebruiken om duidelijk te maken wat SGP precies is en hoe dit in relatie staat tot het eerder genoemde probleem omtrent mogelijke semantiek binnen artificieel lerende systemen. Het gedachtenexperiment start bij een persoon die een enkele taal spreekt anders dan Chinees en opgesloten zit in een kamer met drie stukken geschreven tekst. Het eerste stuk betreft een verhaal geschreven in de Chinese taal (Chinese symbolen). Het tweede stuk betreft een script een datastructuur van applicaties dat natuurlijke taal kan verwerken tevens geschreven in de Chinese taal. De regels van het script geven een relatie aan tussen twee sets van formele symbolen. Met formeel wordt bedoeld dat de symbolen puur op syntactisch niveau vorm van de symbolen te herkennen zijn. Het laatste stuk betreft een set van regels geschreven in de voor de proefpersoon bekende taal en in de Chinese taal. Dit stuk beschrijft hoe elementen uit dit stuk in verband kunnen worden gebracht met symbolen uit de eerste twee stukken. Dit zijn derhalve instructies om bepaalde Chinese symbolen met een bepaalde vorm terug te geven als antwoord op een vraag, geformuleerd met Chinese symbolen. Al naar gelang de proefpersoon beter wordt in het volgen van de instructies beschreven door de drie stukken, zal deze steeds minder onderscheiden kunnen worden van een persoon dat de Chinese taal beheerst zoals mensen uit China dat doen. Searle stelt zich voor dat het mogelijk is voor de proefpersoon dergelijke instructies perfect uit te voeren zonder hij de echte betekenis van de Chinese symbolen weet. Hij is slechts in staat de vraagsymbolen te matchen met de symbolen uit de stukken, deze te manipuleren via de gegeven regels en het antwoord te vinden en terug te geven. Searle vergelijkt de dit experiment met symbolische computersystemen en start deze vergelijking met het idee dat het voor iemand die de Chinese taal wel machtig is, eruit zal zien alsof de proefpersoon zich gedraagt als een computerprogramma. Om deze anologie beter te kunnen begrijpen, zal ik eerst de definitie geven van een symbolisch systeem. Ik gebruik de definitie die wordt gegeven door Stevan Harnad in [2] waarin hij aan de hand van Newell[3], Pylyshyn[4], Fodor[5] en de klassieke werken van Neumann, Turing, Godel en Church via acht stappen een symbolisch systeem definieert. 1 Een set van willekeurige fysiek aanwezige tokens (schetsen op papier, gaten op een tape, gebeurtenissen binnen een digitale computer) die 2 gemanipuleerd worden aan de hand van expliciete regels die 3 fysieke tokens zijn of rijen van tokens waarvoor geldt dat 4 de regels gebasseerd zijn op de vorm (syntax) van de fysieke tokens en niet de betekenis (semantiek) en bestaat uit 5 volgens regels het combineren en recombineren van deze tokens 6 er zijn primitive atomaire symbool-tokens en 7 samengestelde rijen van symbool-tokens 8 het gehele systeem is semantisch interpreteerbaar de syntax kan betekenis gegeven worden (representatie van fysieke objecten of stand van zaken)

3 Het Chinese room argument heeft als elementen symbolen die volgens vastgestelde regels met elkaar gecombineerd kunnen worden tot rijen van symbolen die gebasseerd zijn op de vorm van de symbolen. Het belangrijkste punt van de definitie van een symbolisch systeem is de combinatie van regels gebasseerd op syntax van de symbolen (en niet semantiek) en dat het geheel semantisch interpreteerbaar is. Dat is precies wat er volgens Searle gebeurt met het experiment wanneer men zonder te weten wat de opzet van het experiment is- interpreteert dat de proefpersoon niet te onderscheiden is van een Chinees sprekend persoon dat de inhoude begrijpt. De vergelijking van Searle gaat verder door te zeggen dat symbolische systemen betekenis lijken te hebben, maar dit per definitie niet kunnen hebben, aangetooond door het Chinese room argument. Elke interne betekenis van het systeem berust op het feit dat het geheel semantisch interpreteerbaar is. De interne betekenis dat het systeem lijkt te hebben, wordt erop geprojecteerd door personen die er mee werken. Harnad noemt dat symbolische systemen als beschreven met het Chinese Room argument niet de mogelijkheid hebben interne betekenis te hebben, omdat de symbolen die zij gebruiken niet gegrond zijn aan de fysieke objecten die zij representeren. Met gronden van symbolen wordt bedoeld dat de abstracte representatie het symbool- een directe relatie heeft met het object dat wordt gerepresenteerd. Harnad geeft als vergelijking een voorbeeld waarin symbolen wel gegrond zijn en daardoor interne betekenis hebben. Wanneer vertalers een onbekende taal of geheime code willen vertalen of ontcijferen, kunnen zij dit alleen doen wanneer zij een aantal van de te begrijpen symbolen gegrond hebben via een bekende taal of via wereldkennis. Zo kunnen zij de te leren abstracte symbolen gronden aan eigen symbolen die reeds gegrond zijn met refererende objecten waardoor de nieuwe symbolen zelf ook betekenis krijgen. Een symbolisch systeem is volgens Harnad geen goede kandidaat voor complete simulatie van cognitieve ontwikkeling van de hersenen vanwege het feit dat het product van de hersenen een vertaler naar voren kan brengen en een symbolisch systeem te maken heeft met het SGP.

4 Connectionistische Modellen en Symbolische Systemen Dat alleen een symbolisch systeem geen goede kandidaat is voor het simuleren van menselijke cognitieve ontwikkeling komt duidelijk naar voren in de literatuur [1, 2, 6, 7, 8]. Er wordt door Harnad een tweede kandidaat genoemd - connectionistische modellen - waar veel varianten van bekend zijn. Ik zal echter de verschillende modellen behandelen als een en dezelfde groep om de discussie over het al dan niet kunnen simuleren van menselijke cognitieve ontwikkeling niet complexer te maken dan noodzakelijk. Connectionistische modellen zijn programma s die in staat zijn patronen te leren aan de hand van een train-dataset (input en output). Middels gewichten tussen knopen binnen het netwerk die per leerronde worden aangepast, worden relaties gedefinieerd die een simulatie zijn van de relaties tussen input en output van de gegeven dataset. Hierdoor is na het trainen het netwerk in staat nieuwe input-data binnen een bepaald bereik correct te klassificeren. Harnad noemt als argument (gegeven door Fodor en Pylyshin in [5]) voor het bezwaar tegen connectionistische modellen als simulatie voor de ontwikkeling van cognitieve ontwikkeling dat deze netwerken niet punt 7 en 8 van de definitie van symbolische systemen implementeren samengestelde rijen van symbolen en het geheel is semantisch interpreteerbaar -, terwijl dat voor mensenelijk gedrag wel degelijk het geval is. De geleerde patronen die gerepresenteerd worden door de onderlinge connecties vormen geen nieuwe combinaties volgens een formele syntax dat in het geheel semantisch interpreteerbaar zou zijn. Het grote voordeel van connectionistische modellen is dat zij volgens Harnad wel in staat zijn symbolen te gronden omdat het netwerk gekoppeld kan zijn aan sensoren die de input verkrijgen van objecten die fysiek aanwezig zijn. Om de menselijke cognitieve ontwikkeling goed te kunnen simuleren, noemt Harnad een hybride model. Dit model is een combinatie van systemen symbolisch, nietsymbolisch dat de goede karakteristieken van beide systemen overneemt en de tekortkomingen van elk afzonderlijk systeem over laat nemen door de ander. De symbolen worden door middel van een connectionistisch netwerk gegrond en worden voorzien van betekenis door een symbolisch systeem dat daar direct aan gekoppeld is. Zo wordt het Chinese room argument omzeild en de tekortkomingen van een connectionistisch netwerk punt 7 en 8 van de definitie van een symbolisch systeemopgelost door het symbolische gedeelte van het systeem. Hij noemt in [2] geen concrete implementatie voor een dergelijk hybride model, maar geeft alleen de theorie achter zijn motivatie. Ron Sun noemt in [7] ook een dergelijk hybride model dat een oplossing moet bieden voor de problemen die enkel symbolische systemen of connectionistische modellen hebben wanneer er getracht wordt menselijke cognitieve ontwikkeling te simuleren. Zijn uitgangspunt is dat symbolen tussen een agent en zijn omgeving pas gegrond kunnen worden wanneer er binnen het systeem gewerkt wordt met comportment. Comportment wordt beschreven door Heidegger in [9] en gaat over de directe interactie tussen een agent en zijn omgeving zonder dat daar expliciete representaties (symbolen) aan te pas komen. Deze comportment ziet Heidegger als de basis waarop

5 expliciete representaties berusten. Het is als het ware de conditie die ervoor zorgt dat de semantiek van een systeem kan ontstaan, maar is nog geen directe implementatie van interne semantiek zelf. Als bewijs dat comportment een essentieel bestanddeel is voor de simulatie van de werking van de hersenen, noemt hij onderzoek dat gedaan is bij mensen door Stanley et al.[10]. Uit dit onderzoek komt naar voren dat bij mensen die een control taak uitvoeren, de ontwikkeling van hun expliciete kennis parallel gaat aan (en achter loopt op) de ontwikkeling van hun getrainde prestaties. Met comportment als basis fromuleert Sun in [11] een dual process theory : Cognitieve processen worden uitgedragen in twee verschillende niveaus met verschillende procesmechanismen.elk niveau encodeert een complete set van kennis voor deze processen en de spreiding van de twee sets van kennis overlappen elkaar zeker. In [11] en [12] beschrijft Sun uitvoerig een implementatie van deze theory. Zonder al te diep in te gaan op deze implementatie, zal ik wel de belangrijkste punten noemen, ook om zijn theory wat concreter te maken. Het niveau dat comportment representeert, wordt geimplementeerd door een neuraal netwerk dat symbolen grondt aan de hand van een bepaling of akties succesvol zijn of niet. De bepaling voor succes wordt gedaan door middel van een Q-learning algoritme [13]. De succesvolle akties worden doorgegeven aan een tweede laag dat regels abstraheert als representaties voor deze akties. De implementatie hiervan is ook een connectionistisch netwerk, maar met de eigenschappen van een symbolisch systeem. Elk concept (gevormde regel) wordt gerepresenteerd door een conditienode te koppelen aan een conclusienode. Regels kunnen ook direct worden aangenomen uit de omgeving en representeren hiermee tevens een top-down benadering zoals bij mensen ook het geval is - veel regels worden van buitenaf direct geleerd met als gevolg dat niet iedereen opnieuw het wiel hoeft uit te vinden. Een belangrijk bezwaar dat genoemd wordt door Christiansen en Chater in [8] tegen de genoemde hybride modellen -en connectionistische modellen in het algemeen-, is dat de symbolen volgens hen helemaal niet gegrond zijn aan de fysieke objecten die zij representeren. De input van het neurale netwerk moet door de programmeur dermate aangepast worden dat deze reeds abstract is en niet abstract gemaakt wordt door het netwerk zelf. Hierdoor past het netwerk zich aan aan de aangepaste input -de representatie- en niet aan de daadwerkelijke fysieke objecten waardoor de relaties arbitrair worden (zij noemen dit tussen-representaties). Hierdoor ondervinden dit soort netwerken dezelfde problemen als genoemd bij een symbolische systemen en zal er ook voor deze netwerken het Chinese room argument gelden. Luc Steels (en ook Tony Belpaeme) heeft onderzoek gedaan naar de vorming van betekenis wanneer het gaat om perceptie van machines dat mijns inziens symbolen grondt op een manier dat rekening houdt met het argument gegeven door Christiansen en Chater.

6 Het creeeren van categorieen met betekenis door middel van perceptie Luc Steels heeft in [14] een beschrijving gegeven van een experiment waaruit zou blijken dat een artificieel lerend systeem de mogelijkheid heeft visueel gegronde betekenis te creeren. Hij definieert betekenis in dit onderzoek als een conceptualisatie of categorisatie van de realiteit die relevant is voor de agent in questie. Het doel voor de agent is om autonoom features te ontwikkelen die ervoor zorgen dat fysieke objecten van elkaar kunnen worden onderscheiden. De agent bezit sensoren die voor een bepaalde input -de objecten- een waarde tussen 0.0 en 1.0 toewijst. Deze inputwaarde wordt door een featuredetector omgezet naar een feature die de continue ruimte van de sensor discretizeert. Een betekenisvolle onderscheiding onstaat bij de vorming van een feature dat bestaat uit een attribuut en een waarde. Een agent heeft de mogelijkheid nieuwe features te ontwikkelen en zal gedreven worden door de onderscheidingstaak. Het is daarbij altijd mogelijk objecten achteraf toe te voegen voor discriminatie, waarbij er geldt dat wanneer de beschikbare features niet in staat zijn dit object te discrimineren, nieuwe features aangemaakt zullen worden. De agent initialiseert in eerste instantie een aantal features en zal daarna door middel van een spel proberen objecten van elkaar te onderscheiden en wanneer dit niet direct lukt, meerdere features initialiseren (als er sensoren beschikbaar zijn) of bestaande features verder te specialiseren (de ruimte verder discretizeren), waarbij er voor de discriminatietaak altijd gezocht wordt naar de kleinst mogelijke featuresets en de minst aantal mogelijke discretizaties om de meest abstracte features te behouden. Een belangrijk aspect van dit programma is het feit dat de features niet van te voren gedefinieerd worden door de programmeur. De features worden random gekozen en zijn daardoor niet onderhevig aan het kritiek dat ik eerder genoemd heb dat gegeven is door Christiansen en Chater. Fysieke objecten worden waargenomen door sensoren, en voorzien van een random getal. De betekenis voor het systeem onstaat doordat er features geselecteerd worden die het beste een discriminatietaak uit kunnen voeren volgens een selectiedruk die vergelijkbaar is met een selctiedruk die wij ook kennen. Mijns inziens slaagt dit systeem er zeker in comportment correct te simuleren en daarmee fysieke objecten weet te gronden aan abstractere representaties. Het systeem leert fysieke objecten te discrimineren en is niet gebasseerd op het representeren van de door de programmeur bewerkte input (en is daamee geen tussenrepresentatie). Een ander argument dat genoemd is door Christiansen en Chater betreft een probleem dat zij geformuleed hebben als the problem of error. Dit wil zeggen dat connectionistische netwerken niet de mogelijkheid hebben input te klassificeren als zijnde een foutieve klassificatie. De reden hiervoor is dat neurale netwerken relaties leren van input-outputparen. Een foute klassificatie is geen relatie en valt daarmee voor het netwerk niet te leren. Over het algemeen geldt dit argument, maar ik denk dat het niet het geval is voor dit systeem. De reden hiervoor heeft te maken met dat dit netwerk niet leert aan de hand van aangereikte input-outputparen, maar aan de hand van een random initialisatie gecombineerd met een selectiedruk waarin goed of fout gedefinieerd wordt. Hierdoor is het netwerk in staat om bij het aanbieden van nieuwe objecten zich wel degelijk te kunnen vergissen (als de beschikbare featuresets niet voldoende

7 discriminerend werken voor dit nieuwe object). Dan pas wordt er een beroep gedaan op het creeeren van nieuwe features of worden oude features gespecialiseerd. Tony Belpaeme beschrijft een onderzoek in [15] dat een stap verder gaat dan het onderzoek gedaan door Steels. Hij toont aan de hand van hetzelfde algoritme hoe kleurcategorieen voor agenten kunnen onstaan. De kleurcategorieen zijn zoals de objecten in het onderzoek van Steels met het verschil dat er qua sensorische waarnemingen anders geregistreerd wordt. Een belangrijk verschil is echter dat er bij dit programma meerdere agenten zijn die het doel hebben om een gezamenlijk lexicon op te bouwen door middel van features dat de waargenomen kleuren categoriseert. Om de kleurcategorieen te kunnen communiceren naar andere agenten, worden er random woordvormen gevormd per categorie -lexicalisatie- dat tevens de enige informatie is die de agenten met elkaar communiceren. Elke agent heeft daarmee een set van betekenissen door middel van categorieen met sets van woordvormen dat aan andere agenten gecommuniceerd kan worden. Het programma bestaat in feite uit twee spellen, waarvan het eerste spel het discriminatiespel is zoals beschreven door Steels. Het tweede spel dat gespeeld wordt betreft de communicatie van woordvormen tussen de agenten. Hiervoor worden twee agenten random gekozen als spreker en luisteraar. Er wordt door de spreker random een onderwerp en context uitgekozen en gekeken of voor het onderwerp een woordvorm bestaat binnen zijn lexicon. Als dit het geval is, wordt de woordvorm gecommuniceerd aan de luisteraar en wanneer deze de woordvorm niet in het geheugen heeft, neemt hij de woordvorm over voor desbetreffende categorie. Als de luisteraar wel de woordvorm in het geheugen heeft, probeert hij het onderwerp te raden en wanneer dit niet correct is, neemt hij de woordvorm over voor desbetreffende categorie. De woordvorm voor deze categorie wordt nu eenduidig door twee agenten gedeeld en wordt daardoor beter door de populatie agenten gerepresenteerd. Een belangrijk aspect dat blijkt uit de resultaten van dit onderzoek is de stijging van coherententie in kleurcategorieen. Dit wordt alleen maar bereikt wanneer de woordvormen aan elkaar gecommuniceerd worden. Er kunnen geen coherente kleurcategorieen gevormd worden wanneer alleen het discriminatiespel gespeeld wordt. Dus door interactie middels woordvormen wordt de interne representatie van kleurcategorieen zo aangepast dat er beter en efficienter betekenis overgedragen kan worden binnen de populatie.

8 Dit brengt mij op een ander argument, gegeven door Christiansen en Chater tegen de mogelijkheid van neurale netwerken om menselijke cognitieve ontwikkeling te simuleren.. Zij noemen als argument dat connectionistische modellen niet in staat zijn niet bestaande entiteiten te representeren. Zij geven als voorbeeld dat wij als mensen in staat zijn een eenhoorn te bedenken, terwijl deze in het echt niet bestaat. Het is de combinatie van de reeds bestaande concepten paard en hoorn dat wij recombineren tot een nieuwe representatie. Ik denk dat het genoemde systeem wel in staat zou zijn dergelijke betekenissen op te bouwen. Dit heeft te maken met het feit dat de woordvormen random gevormd worden. De redenering start met dat de concepten paard en hoorn reeds gevonden zijn door het systeem. Deze concepten refereren in dit geval aan bestaande kleurcategorisaties en hebben hun eigen random gekozen woordvormen. Je zou aan het programma een derde spel kunnen toevoegen dat begint met per agent random combinaties te initialiseren van woordvormen die reeds bestaan in het algemeen geaccepteerde lexicon. Het spel gaat verder door deze combinaties zo nu en dan aan elkaar te communiceren en wanneer blijkt dat twee agenten dezelfde combinatie hebben, het nieuwe concept een langer bestaansrecht krijgt. Ik denk dat een dergelijke nieuw gevonden woordvorm te vergelijken is met het concept eenhoorn. Je kan voor dit spel ook andere selectiekriteria bedenken die meer synchroon lopen met de selectiedruk van nieuwe woorden en concepten zoals wij die kennen. Mischien moet de selectiedruk in het geval van de kleurconcepten meer liggen in de richting van efficientie. Ik kan mij voorstellen dat het mogelijk is per ongeluk combinaties van woordvormen te vinden die correct twee kleurconcepten tegelijk aanduiden. Het punt dat ik wil maken is het belang van random gekozen woordvormen. Hierdoor zouden alle woordvormen en combinaties daarvan kunnen ontstaan die uiteindelijk (eventueel via direct gegronde symbolen) refereren aan fysieke entiteiten. Hoe deze woordvormen binnen een populatie behouden worden, ligt aan de slectiekriteria die zo gekozen kunnen worden dat zij synchroon lopen met de selectiekriteria die ook voor ons mensen gelden. Mijn inziens kunnen er dan zeker niet bestaande entiteiten ontstaan binnen het lexicon omdat het bestaansrecht van deze woordvormen gebasseerd is op de gedfinieerde selectiekriteria. Conclusie Ik heb in de inleiding genoemd dat ik het belang van SGP wilde refereren aan de mogelijkheid van artificieel lerende systemen om de menselijke cognitieve ontwikkeling te simuleren. Het SGP toont aan dat symbolische systemen alleen niet de potentie hebben tot een correcte simulatie. Het dilemma op zich is daarmee zeer relevant voor de ontwikkeling binnen kunstmatige intelligentie, mede doordat het SGP aantoont wat de belangrijke aspecten zijn voor een dergelijke simulatie en daarmee voor het creeren van kunstmatige intelligentie. Ook ben ik nader ingegaan op een tweede grote groep van artificieel lerende systemen -de connectionistische netwerken- die op zichzelf ook niet in staat blijken te zijn een belangrijk aspect van menselijke cognitieve ontwikkeling te kunnen representeren. Ik ben wat dieper ingegaan op vaak genoemde argumenten die deze tekortkomingen aanduiden. De hybride modellen lijken op dit moment een juiste compromis te vormen om deze tekortkomingen op te heffen. Er worden in de literatuur echter nog veel argumenten

9 genoemd -vooral zeer filosophisch van aard- die aangeven dat ook deze modellen tekort schieten wanneer het gaat om de complexiteit van het bewustzijn. Ik heb een aantal van deze argumenten geprobeerd te weerleggen aan de hand van onderzoek dat is gedaan door Steels en Belpaeme. Ik denk dat deze onderzoeken een grote stap in de goede richting zijn en op z n minst aantonen dat een aantal filosophische argumenten herzien moeten worden. Daarmee is niet gezegd dat de beschibare algoritmes de complete complexiteit van de werking van de hersenen kunnen simuleren, maar ik denk wel dat er een belangrijke en misschien zelfs historische basis begint te vormen of zelfs is gevormd. Referenties [1] J.Searle, Minds, brains and programs, Behav. Brain Sci (1980) [2] S. Harnad, The Symbol Grounding Problem [3] A. Newell, Physical symbol systems, Cognitive Sci (1980) [4] Z.W. Pylyshyn, Computation and cognition: Issues in the foundations of cognitive science, Behav. Brain Sci (1980) [5] J.A. Fodor, The language of Thought (Crowell, New York, 1975) [6] S. Harnad, Grounding symbols in the analog world with neural nets A hybrid model [7] R. Son, Symbol grounding: a new look at an old idea, Philosophical Psych. Vol.13, No.2, (2000) [8] M. H. Christiansen, N. Chater, Connectionism, Learning and Meaning, Connection Science, Vol.4, (1992) [9] M. Heidegger, Being and time. New York : Harper & Row (1927a) The basic problem of phenomenology. New York: Harper & Row (1927b) [10] R. Sun, Integrating rules and connectionism for robust commonsense reasoning (1994) [11] R. Sun, Learning, action and consciousness: a hybrid approach towards modeling consciousness. Neural Networksd, Special Issue on Consciousness, 10, (1997) [12] R. Sun & T. Peterson, Some experiments with a hybrid model for learning sequential decision making. Information Sciences, 111, (1998a) [13] C. Watkins, Learning with delayed rewards. PhD thesis, Cambridge (1989) [14] L. Steels, Perceptually grounded meaning creation (Kyoto, 1996) [15] T. Belpaeme, Simulating the Formation of Color Categories

Perceptuele grounding in de fonetiek.

Perceptuele grounding in de fonetiek. Perceptuele grounding in de fonetiek. Abstract Stijn van Balen 9946667 sbalen@science.uva.nl Er is veel onderzoek gedaan naar methoden en systemen die gegrounde concepten spontaan ontwikkelen. Die concepten

Nadere informatie

Connectionisme en het Chinese Room argument

Connectionisme en het Chinese Room argument Connectionisme en het Chinese Room argument Bachelorscriptie Paul Klaassen, S891472 Universiteit van Tilburg Faculteit Geesteswetenschappen Departement Filosofie Scriptiebegeleider: dr. M.A.M.M. Meijsing

Nadere informatie

SAMENVATTING. Het onderzoek binnen deze thesis bespreekt twee onderwerpen. Het eerste onderwerp, dat

SAMENVATTING. Het onderzoek binnen deze thesis bespreekt twee onderwerpen. Het eerste onderwerp, dat SAMENVATTING Het onderzoek binnen deze thesis bespreekt twee onderwerpen. Het eerste onderwerp, dat beschreven wordt in de hoofdstukken 2 tot en met 6, heeft betrekking op de prestaties van leerlingen

Nadere informatie

Neurale Netwerken en Deep Learning. Tijmen Blankevoort

Neurale Netwerken en Deep Learning. Tijmen Blankevoort Neurale Netwerken en Deep Learning Tijmen Blankevoort De toekomst - Internet of Things De toekomst - sluiertipje Je gezondheid wordt continue gemonitored Je dieet wordt voor je afgestemd -> Stroomversnelling

Nadere informatie

Visualiseren en leren met animaties. Pieter Wouters

Visualiseren en leren met animaties. Pieter Wouters Visualiseren en leren met animaties Pieter Wouters 1 Programma Multimedia en animaties Waarom animaties gebruiken? Hoe worden animaties door mensen verwerkt? Welke problemen ontstaan hierbij? Oplossingen

Nadere informatie

Samenvatting Impliciet leren van kunstmatige grammatica s: Effecten van de complexiteit en het nut van de structuur

Samenvatting Impliciet leren van kunstmatige grammatica s: Effecten van de complexiteit en het nut van de structuur Samenvatting Impliciet leren van kunstmatige grammatica s: Effecten van de complexiteit en het nut van de structuur Hoewel kinderen die leren praten geen moeite lijken te doen om de regels van hun moedertaal

Nadere informatie

Oriëntatie Kunstmatige Intelligentie. Inleidend College Niels Taatgen

Oriëntatie Kunstmatige Intelligentie. Inleidend College Niels Taatgen Oriëntatie Kunstmatige Intelligentie Inleidend College Niels Taatgen Inhoud vandaag! Wat is kunstmatige intelligentie?! Vakgebieden die bijdragen aan de AI! Kunnen computers denken?! Hoe denken mensen

Nadere informatie

Onafhankelijke verzamelingen en Gewogen Oplossingen, door Donald E. Knuth, The Art of Computer Programming, Volume 4, Combinatorial Algorithms

Onafhankelijke verzamelingen en Gewogen Oplossingen, door Donald E. Knuth, The Art of Computer Programming, Volume 4, Combinatorial Algorithms Onafhankelijke verzamelingen en Gewogen Oplossingen, door Donald E. Knuth, The Art of Computer Programming, Volume 4, Combinatorial Algorithms Giso Dal (0752975) Pagina s 5 7 1 Deelverzameling Representatie

Nadere informatie

Machinaal leren, neurale netwerken, en deep learning

Machinaal leren, neurale netwerken, en deep learning Machinaal leren, neurale netwerken, en deep learning Prof. dr. Tom Heskes KNAW-symposium Go en machinale intelligentie 11 oktober, 2016 Inhoud Inleiding - Supervised, reinforcement, unsupervised leren

Nadere informatie

In deze les. Eerste orde logica. Elementen van EOL. Waarom eerste orde logica? Combinatie met logica. Variabelen en Kwantoren

In deze les. Eerste orde logica. Elementen van EOL. Waarom eerste orde logica? Combinatie met logica. Variabelen en Kwantoren In deze les Eerste orde logica Bart de Boer Waarom EOL? Syntax en semantiek van EOL Opfrisser Gebruik van EOL EOL in de Wumpus-wereld Waarom eerste orde logica? Eerste orde logica kan alles uitdrukken

Nadere informatie

PSYCHOLOGIE: BREIN EN COGNITIE

PSYCHOLOGIE: BREIN EN COGNITIE Mastervoorlichting masterweek februari 2016 PSYCHOLOGIE: BREIN EN COGNITIE The search to understand the most complex, sophisticated and powerful information processing device known; The Human Brain - Brain

Nadere informatie

Inhoud. AI Kaleidoscoop. Doel. Mededelingen. Mededelingen Doel Overzicht - onderwerpen Opgaven Samenvatting. Doel van werkcollege AI Kaleidoscoop

Inhoud. AI Kaleidoscoop. Doel. Mededelingen. Mededelingen Doel Overzicht - onderwerpen Opgaven Samenvatting. Doel van werkcollege AI Kaleidoscoop Inhoud AI Kaleidoscoop Werkcollege 1: AI Overzicht Mededelingen Doel Overzicht - onderwerpen Opgaven Samenvatting Radu Serban serbanr@cs.vu.nl Mededelingen Werkwijze: discussie, oefeningen met onlangs

Nadere informatie

Het XOR-Netwerk heeft lokale Minima

Het XOR-Netwerk heeft lokale Minima Het 2-3- XOR-Netwerk heet lokale Minima Ida G. Sprinkhuizen-Kuyper Egbert J.W. Boers Vakgroep Inormatica RijksUniversiteit Leiden Postbus 952 2300 RA Leiden {kuyper,boers}@wi.leidenuniv.nl Samenvatting

Nadere informatie

Cover Page. The handle http://hdl.handle.net/1887/20358 holds various files of this Leiden University dissertation.

Cover Page. The handle http://hdl.handle.net/1887/20358 holds various files of this Leiden University dissertation. Cover Page The handle http://hdl.handle.net/1887/20358 holds various files of this Leiden University dissertation. Author: Witsenburg, Tijn Title: Hybrid similarities : a method to insert relational information

Nadere informatie

Samenvatting (Dutch)

Samenvatting (Dutch) Samenvatting (Dutch) 162 Hier zal een korte samenvatting gegeven worden van de resultaten van het onderzoek gepresenteerd in dit proefschrift. Affect, Gemoedstoestand en Informatieverwerking Om te overleven

Nadere informatie

Programmeren. Inleiding

Programmeren. Inleiding Programmeren Inleiding STAPPEN IN DE ONTWIKKELING VAN EEN PROGRAMMA 1. Probleem 1. Probleem Ideaal gewicht berekenen Wortel van een vierkantsvergelijking berekenen Schaakspel spelen Boekhouding doen 2.

Nadere informatie

Samenvatting De belangrijkste onderzoeksvraag waarop het werk in dit proefschrift een antwoord probeert te vinden, is welke typen taalkundige informatie het nuttigst zijn voor de lexicale desambiguatie

Nadere informatie

start -> id (k (f c s) (g s c)) -> k (f c s) (g s c) -> f c s -> s c

start -> id (k (f c s) (g s c)) -> k (f c s) (g s c) -> f c s -> s c Een Minimaal Formalisme om te Programmeren We hebben gezien dat Turing machines beschouwd kunnen worden als universele computers. D.w.z. dat iedere berekening met natuurlijke getallen die met een computer

Nadere informatie

Taxanomie van Bloom en de kunst van het vragen stellen. Anouk Mulder verschil in talent

Taxanomie van Bloom en de kunst van het vragen stellen. Anouk Mulder verschil in talent Onthouden Kunnen ophalen van specifieke informatie, variërend van feiten tot complete theorieën Opslaan en ophalen van informatie (herkennen) Kennis van data, gebeurtenissen, plaatsen Kennis van belangrijkste

Nadere informatie

Procestool; sleutel tot succes?

Procestool; sleutel tot succes? Procestool; sleutel tot succes? Gerard Hebenaar Gerard Hebenaar Adviesgilde 1 Even voorstellen.. Gerard Hebenaar Bedrijfskunde Adviesvaardigheden 15 jaar ervaring in de consultancy Verkoop en advies van

Nadere informatie

Uitgebreid eindwerkvoorstel Lokaliseren van personen en objecten met behulp van camera s

Uitgebreid eindwerkvoorstel Lokaliseren van personen en objecten met behulp van camera s Uitgebreid eindwerkvoorstel Lokaliseren van personen en objecten met behulp van camera s Sofie De Cooman 21 December 2006 Stagebedrijf: Interne begeleider: Externe begeleider: BarcoView Koen Van De Wiele

Nadere informatie

2. Syntaxis en semantiek

2. Syntaxis en semantiek 2. Syntaxis en semantiek In dit hoofdstuk worden de begrippen syntaxis en semantiek behandeld. Verder gaan we in op de fouten die hierin gemaakt kunnen worden en waarom dit in de algoritmiek zo desastreus

Nadere informatie

Het Belang van Grounding

Het Belang van Grounding Het Belang van Grounding Peter van Hees & Dewi Harten Begeleider: Reinhard Blutner Nieuwe Doelenstraat 15, Amsterdam Universiteit van Amsterdam 1 juli 2005 Samenvatting De kunstmatige intelligentie heeft

Nadere informatie

Talking Heads: De Anatomie van de Taal. Rik Vandenberghe K.U. Leuven Dienst Neurologie, UZ Gasthuisberg

Talking Heads: De Anatomie van de Taal. Rik Vandenberghe K.U. Leuven Dienst Neurologie, UZ Gasthuisberg Talking Heads: De Anatomie van de Taal Rik Vandenberghe K.U. Leuven Dienst Neurologie, UZ Gasthuisberg 1 Voor 1810 Vicq d Azyr, Traité d Anatomie et Physiology 1786 Diderot et d Alembert, Encyclopedia,

Nadere informatie

8. Complexiteit van algoritmen:

8. Complexiteit van algoritmen: 8. Complexiteit van algoritmen: Voorbeeld: Een gevaarlijk spel 1 Spelboom voor het wespenspel 2 8.1 Complexiteit 4 8.2 NP-problemen 6 8.3 De oplossing 7 8.4 Een vuistregel 8 In dit hoofdstuk wordt het

Nadere informatie

De Taxonomie van Bloom Toelichting

De Taxonomie van Bloom Toelichting De Taxonomie van Bloom Toelichting Een van de meest gebruikte manier om verschillende kennisniveaus in te delen, is op basis van de taxonomie van Bloom. Deze is tussen 1948 en 1956 ontwikkeld door de onderwijspsycholoog

Nadere informatie

Cover Page. The handle holds various files of this Leiden University dissertation.

Cover Page. The handle  holds various files of this Leiden University dissertation. Cover Page The handle http://hdl.handle.net/1887/29716 holds various files of this Leiden University dissertation. Author: Schraagen, Marijn Paul Title: Aspects of record linkage Issue Date: 2014-11-11

Nadere informatie

datavisualisatie 14-12-12 www.opencultuurdata.nl hoorcollege 2 representatie HVA CMD V2 29 november 2012

datavisualisatie 14-12-12 www.opencultuurdata.nl hoorcollege 2 representatie HVA CMD V2 29 november 2012 http://422.com/work/netherlands-from-above-tower-appartment-blocks datavisualisatie hoorcollege 2 representatie HVA CMD V2 29 november 2012 www.opencultuurdata.nl 1 het menselijk brein "We thrive in information-thick

Nadere informatie

Points:1 (Extra Credit) Wat is een goede reden om ervan uit te gaan dat categorisatie vaak niet plaats Question vindt op basis van definities?

Points:1 (Extra Credit) Wat is een goede reden om ervan uit te gaan dat categorisatie vaak niet plaats Question vindt op basis van definities? Practicum 6: Long Term Memory 2: Kennis en Categorisatie Description Stof: Goldstein, H9. Let op! Om dit practicum te halen dient u minstens 2/3 correct te scoren (10 van de 15 goed). U krijgt dan 3/4

Nadere informatie

Het warmteverlies van het lichaamsoppervlak aan de wordt gegeven door de volgende formule:

Het warmteverlies van het lichaamsoppervlak aan de wordt gegeven door de volgende formule: Opgave 1. (4 punten) Inleiding: Een vleermuis is een warmbloedig zoogdier. Dat wil zeggen dat hij zijn lichaamstemperatuur op een konstante waarde moet zien te houden. Als de omgeving kouder is dan de

Nadere informatie

Introductie tot de cursus

Introductie tot de cursus Inhoud introductietalen en ontleders Introductie tot de cursus 1 Plaats en functie van de cursus 7 2 Inhoud van de cursus 7 2.1 Voorkennis 7 2.2 Leerdoelen 8 2.3 Opbouw van de cursus 8 3 Leermiddelen en

Nadere informatie

Cover Page. The handle holds various files of this Leiden University dissertation

Cover Page. The handle  holds various files of this Leiden University dissertation Cover Page The handle http://hdl.handle.net/1887/28464 holds various files of this Leiden University dissertation Author: Jeroen Bédorf Title: The gravitational billion body problem / Het miljard deeltjes

Nadere informatie

Een geschiedenis van de robotica

Een geschiedenis van de robotica Overzicht Een geschiedenis van de robotica Gert Kootstra, Kunstmatige Intelligentie G.Kootstra@ai.rug.nl http://www.ai.rug.nl/~gert 1. Kunstmatige intelligentie en robotica 2. Complete agent 3. Geschiedenis

Nadere informatie

Luisteren: Elke taaluiting is relevant

Luisteren: Elke taaluiting is relevant Emma van Bijnen ADR Instituut 1 Luisteren: Elke taaluiting is relevant Niet de directe betekening van de bijdrage, maar de intentie van de spreker Er zijn ontelbaar veel verschillende dingen die partijen

Nadere informatie

In deze les. Het experiment. Hoe bereid je het voor? Een beetje wetenschapsfilosofie. Literatuuronderzoek (1) Het onderwerp.

In deze les. Het experiment. Hoe bereid je het voor? Een beetje wetenschapsfilosofie. Literatuuronderzoek (1) Het onderwerp. In deze les Het experiment Bart de Boer Hoe doe je een experiment? Hoe bereid je het voor? De probleemstelling Literatuuronderzoek Bedenken/kiezen experimentele opstelling Bedenken/kiezen analysevorm Hoe

Nadere informatie

Reducing catastrophic interference

Reducing catastrophic interference Reducing catastrophic interference in FeedForward BackPropagation networks Stan Klabbers & Anne Doggenaar 0100714 0164453 Bachelor project Kunstmatige Intelligentie Universtiteit van Amsterdam Begeleider:

Nadere informatie

Om na te gaan of je klachtenprocedure zinvol is kan je jezelf de volgende vragen stellen:

Om na te gaan of je klachtenprocedure zinvol is kan je jezelf de volgende vragen stellen: Leidraad omgaan met klachten : klachtenprocedure Wat is een klacht? Een klacht is een uiting van ontevredenheid van een ouder over een aspect van de werking. Ze komt tot stand als het overleg tussen de

Nadere informatie

Anomaal Monisme vergeleken met behaviorisme en functionalisme

Anomaal Monisme vergeleken met behaviorisme en functionalisme Anomaal Monisme vergeleken met behaviorisme en functionalisme Wouter Bouvy 3079171 October 15, 2006 Abstract Dit artikel behandelt Mental Events van Donald Davidson. In Mental Events beschrijft Davidson

Nadere informatie

Maak automatisch een geschikte configuratie van een softwaresysteem;

Maak automatisch een geschikte configuratie van een softwaresysteem; Joost Vennekens joost.vennekens@kuleuven.be Technologiecampus De Nayer We zijn geïnteresseerd in het oplossen van combinatorische problemen, zoals bijvoorbeeld: Bereken een lessenrooster die aan een aantal

Nadere informatie

Analyseverslag. Mobile Concepting 16 maart 2015. Rogier Wijnands Jelle Clignet Tom Bessems

Analyseverslag. Mobile Concepting 16 maart 2015. Rogier Wijnands Jelle Clignet Tom Bessems Analyseverslag Mobile Concepting 16 maart 2015 Rogier Wijnands Jelle Clignet Tom Bessems 1. Doelgroepomschrijving 1.1 Kinderen tussen 6 en 8 jaar 1.2 Kinderen tussen 8 en 10 jaar 1. Kinderen tussen 10

Nadere informatie

Vraag Ondersteuning door Virtuele Experts

Vraag Ondersteuning door Virtuele Experts Vraag Ondersteuning door Virtuele Experts Ondersteunen van de opdrachtgever in de Bouw gedurende de initiatieffase 1 Introductie Deze dissertatie beschrijft een onderzoek naar de toepassing van ICT om

Nadere informatie

Programmeren: Visual Basic

Programmeren: Visual Basic PETERSTUYVESANT COLLEGE INFORMATICA 2009-2010 Programmeren: Visual Basic Algemene Kennis: 01. Programmeren Programmeren is het schrijven van een computerprogramma, een concrete verzameling instructies

Nadere informatie

Rijke Lessen. zetten je aan het denken. Handleiding(etje) Minka Dumont 26 november 2009 SLO - Landelijke Plusklasnetwerkdag

Rijke Lessen. zetten je aan het denken. Handleiding(etje) Minka Dumont 26 november 2009 SLO - Landelijke Plusklasnetwerkdag Rijke Lessen zetten je aan het denken Minka Dumont 2009 www.lesmateriaalvoorhoogbegaafden.com Handleiding(etje) Minka Dumont 26 november 2009 SLO - Landelijke Plusklasnetwerkdag Onthouden Kunnen ophalen

Nadere informatie

Nederlandse Samenvatting

Nederlandse Samenvatting Nederlandse Samenvatting Men neemt algemeen aan dat er in de orde van vijf- tot zesduizend talen zijn. Afgezien van het Engels, Frans of het Spaans, bestaat er voor veel talenparen X, Y niet een woordenboek

Nadere informatie

Bijlagen bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie 2012-2013

Bijlagen bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie 2012-2013 Bijlagen bacheloropleiding Kunstmatige Intelligentie 2012-2013 Bijlage I Eindtermen van de bacheloropleiding Met de opleiding wordt beoogd: - inhoudelijke kennis, vaardigheid en inzicht op het gebied van

Nadere informatie

1. Waarom wetenschapsleer... 2

1. Waarom wetenschapsleer... 2 INHOUDSOPGAVE 1. Waarom wetenschapsleer... 2 1.1. Introductie... 2 1.2. De vijf eigenschappen van wetenschappelijk kennis... 2 1.3. Misopvattingen met betrekking tot managementwetenschappen... 2 1.4. Het

Nadere informatie

Honours projecten BSc Informatica: twee voorstellen

Honours projecten BSc Informatica: twee voorstellen Honours projecten BSc Informatica: twee voorstellen mogelijk ook geschikt voor BSc Kunstmatige Intelligentie Alban Ponse section Theory of Computer Science Informatics Institute, University of Amsterdam

Nadere informatie

Vraag 1. Vraag 1a TERUGKOPPELING PROEFTENTAMEN. Software architecture

Vraag 1. Vraag 1a TERUGKOPPELING PROEFTENTAMEN. Software architecture Software architecture IM0203 TERUGKOPPELING PROEFTENTAMEN Vraag 1 Vraag 1a Veel van de in het werkboek besproken patterns kunnen ingezet worden voor het referentiesysteem. We lopen de patterns hier stuk

Nadere informatie

Workshop voorbereiden Authentieke instructiemodel

Workshop voorbereiden Authentieke instructiemodel Workshop voorbereiden Authentieke instructiemodel Workshop voorbereiden Uitleg Start De workshop start met een echte, herkenbare en uitdagende situatie. (v.b. het is een probleem, een prestatie, het heeft

Nadere informatie

Ola Lanko en haar foto-genic installaties 14 oktober interview

Ola Lanko en haar foto-genic installaties 14 oktober interview Ola Lanko en haar foto-genic installaties 14 oktober interview Ola Lanko is altijd bezig met de werking van het medium fotografie. De kritische blik van de beschouwer is wat ze met haar werk wil overbrengen.

Nadere informatie

Biologie inhouden (PO-havo/vwo): Instandhouding

Biologie inhouden (PO-havo/vwo): Instandhouding Biologie inhouden (PO-havo/vwo): Instandhouding kerndoelen primair onderwijs kerndoelen onderbouw havo bovenbouw exameneenheden vwo bovenbouw exameneenheden 34: De leerlingen leren zorg te dragen voor

Nadere informatie

Examenprogramma natuurkunde havo

Examenprogramma natuurkunde havo Bijlage 1 Examenprogramma natuurkunde havo Het eindexamen Het eindexamen bestaat uit het centraal examen en het schoolexamen. Het examenprogramma bestaat uit de volgende domeinen: Domein A Vaardigheden

Nadere informatie

Bijlage 1: het wetenschappelijk denk- en handelingsproces in het basisonderwijs 1

Bijlage 1: het wetenschappelijk denk- en handelingsproces in het basisonderwijs 1 Bijlage 1: het wetenschappelijk denk- en handelingsproces in het basisonderwijs 1 Bijlage 1: Het wetenschappelijk denk- en handelingsproces in het basisonderwijs: Stadium van het instructie model Oriëntatiefase

Nadere informatie

A Rewarding View on the Mouse Visual Cortex. Effects of Associative Learning and Cortical State on Early Visual Processing in the Brain P.M.

A Rewarding View on the Mouse Visual Cortex. Effects of Associative Learning and Cortical State on Early Visual Processing in the Brain P.M. A Rewarding View on the Mouse Visual Cortex. Effects of Associative Learning and Cortical State on Early Visual Processing in the Brain P.M. Goltstein Proefschrift samenvatting in het Nederlands. Geschreven

Nadere informatie

Lexicografie en lexicologie

Lexicografie en lexicologie Lexicografie en lexicologie Basisliteratuur: Piet van Sterkenburg (ed.) (2003), A Practical Guide to Lexicography. John Benjamins Publishing Company, Amsterdam/Philadelphia. + aanvullende literatuur op

Nadere informatie

CLIPS en het Rete-algoritme. Productieregels in CLIPS. Feiten. Productiesysteem (voorbeeld)

CLIPS en het Rete-algoritme. Productieregels in CLIPS. Feiten. Productiesysteem (voorbeeld) CLIPS en het Rete-algoritme CLIPS: acroniem voor C Language Integrated Production System Verwant aan OPS5 (Carnegie-Mellon University), en gebaseerd op ART (Artificial Reasoning Tool) Ontwikkeld door Lyndon

Nadere informatie

Vrijstelling op grond van praktijkervaring binnen de bacheloropleiding Informatica

Vrijstelling op grond van praktijkervaring binnen de bacheloropleiding Informatica Vrijstelling op grond van praktijkervaring binnen de bacheloropleiding Informatica Het doel van vrijstelling op grond van praktijkervaring is om vast te stellen welke cursussen uit de bacheloropleiding

Nadere informatie

Referentieniveaus uitgelegd. 1S - rekenen Vaardigheden referentieniveau 1S rekenen. 1F - rekenen Vaardigheden referentieniveau 1F rekenen

Referentieniveaus uitgelegd. 1S - rekenen Vaardigheden referentieniveau 1S rekenen. 1F - rekenen Vaardigheden referentieniveau 1F rekenen Referentieniveaus uitgelegd De beschrijvingen zijn gebaseerd op het Referentiekader taal en rekenen'. In 'Referentieniveaus uitgelegd' zijn de niveaus voor de verschillende sectoren goed zichtbaar. Door

Nadere informatie

math inside Model orde reductie

math inside Model orde reductie math inside Model orde reductie Model orde reductie Met het voortschrijden van de rekenkracht van computers en numerieke algoritmen is het mogelijk om steeds complexere problemen op te lossen. Was het

Nadere informatie

Scene Statistics: Neural Representation of Real-world Structure in Rapid Visual Perception I.I.A. Groen

Scene Statistics: Neural Representation of Real-world Structure in Rapid Visual Perception I.I.A. Groen Scene Statistics: Neural Representation of Real-world Structure in Rapid Visual Perception I.I.A. Groen Nederlandse samenvatting behorende bij het proefschrift Scene statistics: neural representation of

Nadere informatie

Je eigen persoon zijn

Je eigen persoon zijn Je eigen persoon zijn Artikel Een reactie op Lynne Rudder Bakers On Being One s Own Person Christiane E. Seidel In On Being One s Own Person (2004) presenteert Lynne Rudder Baker haar zienswijze op de

Nadere informatie

WISKUNDE D VWO VAKINFORMATIE STAATSEXAMEN 2016 V15.7.0

WISKUNDE D VWO VAKINFORMATIE STAATSEXAMEN 2016 V15.7.0 WISKUNDE D VWO VAKINFORMATIE STAATSEAMEN 2016 V15.7.0 De vakinformatie in dit document is vastgesteld door het College voor Toetsen en Examens (CvTE). Het CvTE is verantwoordelijk voor de afname van de

Nadere informatie

BEWUSTZIJN GEEST BEWUSTE GEEST DENKEN BEWUST-DENKEN

BEWUSTZIJN GEEST BEWUSTE GEEST DENKEN BEWUST-DENKEN BEWUSTZIJN GEEST BEWUSTE GEEST DENKEN BEWUST-DENKEN BEWUSTZIJN BEWUSTZIJN ZELFBEWUST-ZIJN N.B. KANT (APPERCEPTIE) BEWUSTZIJN LEVEND WEZEN BEWUSTZIJN (CREATURE CONSCIOUSNESS) BEWUSTZIJN VAN MENTALE TOESTANDEN

Nadere informatie

8-6-2010. Oplossingen voor Implementatie. Wat betekenen deze organisatie concepten voor RM implementatie in een organisatie?

8-6-2010. Oplossingen voor Implementatie. Wat betekenen deze organisatie concepten voor RM implementatie in een organisatie? 2. Oplossingen voor WELKOM Implementatie Door combineren van: 1. Organisatiekunde 2. Innovatiemanagement 3. Verandermanagement 2. Neo-modernistisch: menselijk begrip, de mens centraal Toenemende geschiktheid

Nadere informatie

Inhoudelijke reactie EGEM op adviesrapport Telematica Instituut: 'Over het service-georiënteerde gehalte van StUF 3.0.'

Inhoudelijke reactie EGEM op adviesrapport Telematica Instituut: 'Over het service-georiënteerde gehalte van StUF 3.0.' Inhoudelijke reactie EGEM op adviesrapport Telematica Instituut: 'Over het service-georiënteerde gehalte van StUF 3.0.' Versie Concept 0.2 Datum 15-11-2007 Inhoudsopgave 1 Inleiding...2 2 Inhoudelijke

Nadere informatie

WELKOM BIJ BOMBERBOT! LES 1: WAT IS PROGRAMMEREN LES 1: WAT IS PROGRAMMEREN WAAR GAAT DEZE LES OVER? INTRODUCTIE

WELKOM BIJ BOMBERBOT! LES 1: WAT IS PROGRAMMEREN LES 1: WAT IS PROGRAMMEREN WAAR GAAT DEZE LES OVER? INTRODUCTIE WELKOM BIJ BOMBERBOT! Bij onze lessen horen ook nog een online game, waarin de leerlingen de concepten die ze geleerd krijgen direct moeten toepassen, en een online platform, waarin u de voortgang van

Nadere informatie

Adolescentiepsychologie

Adolescentiepsychologie Adolescentiepsychologie B I J E E N K O M S T 6 M O R E L E O N T W I K K E L I N G Redmar Oosterkamp ML00327 r.oosterkamp@hr.nl Doel vandaag D E S T U D E N T K A N : D E T H E O R I E VA N K O H L B

Nadere informatie

Praktijkinstructie Industriële automatisering 3 (ICT09.3/CREBO:53270)

Praktijkinstructie Industriële automatisering 3 (ICT09.3/CREBO:53270) instructie Industriële automatisering 3 (ICT09.3/CREBO:53270) pi.ict09.3.v1 ECABO, 1 april 2002 Alle rechten voorbehouden. Niets uit deze uitgave mag worden vermenigvuldigd, overgenomen, opgeslagen of

Nadere informatie

Leerbaarheid. Le ren. Overzicht. HersenletselCongres 2015 4-11-2015. A5 Leerbaarheid: veel besproken, weinig onderzocht

Leerbaarheid. Le ren. Overzicht. HersenletselCongres 2015 4-11-2015. A5 Leerbaarheid: veel besproken, weinig onderzocht Disclosure belangen sprekers (Potentiële) belangenverstrengeling Geen A5 Leerbaarheid: veel besproken, weinig onderzocht Dr. Hileen Boosman De betrokken relaties bij dit project zijn: Financiering: Projectgroep:

Nadere informatie

Automating the cockpit. Constructing an autonomous, human-like flight bot in a simulated environment

Automating the cockpit. Constructing an autonomous, human-like flight bot in a simulated environment Automating the cockpit Constructing an autonomous, human-like flight bot in a simulated environment Introductie Inhoud van de presentatie: afstudeerproject onderzoek ontwerp implementatie conclusies demonstratie

Nadere informatie

COMMUNICATIE DE AXIOMATA

COMMUNICATIE DE AXIOMATA COMMUICATIE DE AXIOMATA Mireille Jacobs Gezins en relatietherapie Bemiddeling, in familiezaken www.familiekwesties.be CAW oost Vlaanderen Vormingscentrum VCOK lid Forum voor Bemiddeling. Jozef Plateaustraat,

Nadere informatie

Bedrijfscultuur en IC. College 2

Bedrijfscultuur en IC. College 2 Bedrijfscultuur en IC College 2 Vorig college Eerste blik op IC Belang, soorten IC, functies van IC Vandaag IC stromen Wat is een bedrijfscultuur? Waarom speelt bedrijfscultuur zo n belangrijke rol? En

Nadere informatie

Een visie op het natuurkundig practicum

Een visie op het natuurkundig practicum Een visie op het natuurkundig practicum Martijn Koops, Peter Duifhuis en Floor Pull ter Gunne; vakgroep Nastec, FE, HU Inleiding Practicum is belangrijk bij het vak natuurkunde. Het kan de theorie ondersteunen

Nadere informatie

Computing machinery and Intelligence. A. M. Turing. Samengevat door: Matthijs Melissen

Computing machinery and Intelligence. A. M. Turing. Samengevat door: Matthijs Melissen Computing machinery and Intelligence A. M. Turing Samengevat door: Matthijs Melissen Ik stel voor om de vraag Kunnen machines denken? te behandelen door te kijken naar een zogenaamd imitatiespel. Hiervoor

Nadere informatie

Marleen Schippers - 1071319 Bewustzijn en Handelen Eindopdracht 6 februari 2004

Marleen Schippers - 1071319 Bewustzijn en Handelen Eindopdracht 6 februari 2004 Marleen Schippers - 1071319 Bewustzijn en Handelen Eindopdracht 6 februari 2004 Inleiding In dit betoog beschrijf ik mijn visie op het mind-body probleem 1. Ik richt me in het bijzonder op twee aspecten

Nadere informatie

Mens en machine. Gert-Jan Lokhorst

Mens en machine. Gert-Jan Lokhorst 1 Mens en machine Gert-Jan Lokhorst Centrum voor de Filosofie van de Informatie- en Communicatie Technologie, Faculteit der Wijsbegeerte, Erasmus Universiteit Rotterdam. 25 sept. 2002 2 Vraagstelling Is

Nadere informatie

a p p e n d i x Nederlandstalige samenvatting

a p p e n d i x Nederlandstalige samenvatting a p p e n d i x B Nederlandstalige samenvatting 110 De hippocampus en de aangrenzende parahippocampale hersenschors zijn hersengebieden die intensief worden onderzocht, met name voor hun rol bij het geheugen.

Nadere informatie

Quantum computing. Dirk Nuyens. dept. computerwetenschappen KULeuven. [dirk.nuyens@cs.kuleuven.ac.be]

Quantum computing. Dirk Nuyens. dept. computerwetenschappen KULeuven. [dirk.nuyens@cs.kuleuven.ac.be] Quantum computing Dirk Nuyens [dirk.nuyens@cs.kuleuven.ac.be] dept. computerwetenschappen KULeuven qc-sim-intro.tex Quantum computing Dirk Nuyens 18/12/2001 21:25 p.1 Mijn thesis plannen Proberen een zo

Nadere informatie

Cover Page. The handle holds various files of this Leiden University dissertation

Cover Page. The handle  holds various files of this Leiden University dissertation Cover Page The handle http://hdl.handle.net/1887/22286 holds various files of this Leiden University dissertation Author: Nezhinsky, A.E. Title: Pattern recognition in high-throughput zebrafish imaging

Nadere informatie

Whitepaper ERP Vreemde ogen

Whitepaper ERP Vreemde ogen Whitepaper ERP Vreemde ogen Citrien Procesconsult Braamweg 77 3768 CE SOEST T 06 14 27 19 97 W www.roaldvanderheide.nl E info@roaldvanderheide.nl Vraagstelling Hoe de kans op een succesvolle ERP-implementatie

Nadere informatie

Honours projecten BSc Informatica: twee voorstellen

Honours projecten BSc Informatica: twee voorstellen Honours projecten BSc Informatica: twee voorstellen mogelijk ook geschikt voor BSc Kunstmatige Intelligentie Alban Ponse section Theory of Computer Science Informatics Institute, University of Amsterdam

Nadere informatie

Wie kiest er eigenlijk: wij of onze hersenen?

Wie kiest er eigenlijk: wij of onze hersenen? Wie kiest er eigenlijk: wij of onze hersenen? Stan Gielen Afd. Biofysica Radboud Universiteit Nijmegen Contents Supervised en unsupervised leren? Wat is een neuron en hoe werkt het Hoe maken wij keuzes?

Nadere informatie

Examenprogramma biologie havo

Examenprogramma biologie havo Bijlage 3 Examenprogramma biologie havo Het eindexamen Het eindexamen bestaat uit het centraal examen en het schoolexamen. Het examenprogramma bestaat uit de volgende domeinen: Domein A Vaardigheden Domein

Nadere informatie

Kunstmatige Intelligentie (AI) Hoofdstuk van Russell/Norvig = [RN] Genetische algoritmen. voorjaar 2016 College 11, 3 mei 2016

Kunstmatige Intelligentie (AI) Hoofdstuk van Russell/Norvig = [RN] Genetische algoritmen. voorjaar 2016 College 11, 3 mei 2016 AI Kunstmatige Intelligentie (AI) Hoofdstuk 4.1.4 van Russell/Norvig = [RN] Genetische algoritmen voorjaar 2016 College 11, 3 mei 2016 www.liacs.leidenuniv.nl/ kosterswa/ai/ 1 Introductie Er zijn allerlei

Nadere informatie

LEER STUDEREN MET Spaced Practice SPREID JE STUDEERMOMENTEN IN DE TIJD

LEER STUDEREN MET Spaced Practice SPREID JE STUDEERMOMENTEN IN DE TIJD Spaced Practice SPREID JE STUDEERMOMENTEN IN DE TIJD Start je planning voor je toetsen vroeg genoeg en maak hiervoor dagelijks een beetje tijd vrij. 5 uren verspreid over 2 weken is beter dan 5 uur aan

Nadere informatie

ProjectHeatmap. Onderzoeksrapport v0.5 11-03-11 Dennis Wagenaar

ProjectHeatmap. Onderzoeksrapport v0.5 11-03-11 Dennis Wagenaar ProjectHeatmap Onderzoeksrapport v0.5 11-03-11 Dennis Wagenaar 1 Inhoudsopgave Inleiding...3 Gheat...4 Info...4 Voordelen...4 Nadelen...4 Google Fusion Tables...5 Info...5 Voordelen...5 Nadelen...5 OLHeatmap...6

Nadere informatie

Een Steen van Rosetta voor het geautomatiseerd herkennen van digitaal beeldmateriaal

Een Steen van Rosetta voor het geautomatiseerd herkennen van digitaal beeldmateriaal EEN STEEN VAN ROSETTA I530 1 Een Steen van Rosetta voor het geautomatiseerd herkennen van digitaal beeldmateriaal CEES SNOEK Een klassiek probleem rond het begrijpen van afbeeldingen is de ontcijfering

Nadere informatie

WELKOM BIJ BOMBERBOT! LES 2: SEQUENTIES I LES 2: SEQUENTIES I WAAR GAAT DEZE LES OVER? INTRODUCTIE

WELKOM BIJ BOMBERBOT! LES 2: SEQUENTIES I LES 2: SEQUENTIES I WAAR GAAT DEZE LES OVER? INTRODUCTIE WELKOM BIJ BOMBERBOT! Bij onze lessen horen ook nog een online game, waarin de leerlingen de concepten die ze geleerd krijgen direct moeten toepassen, en een online platform, waarin u de voortgang van

Nadere informatie

Inleiding psycho-educatie ASS bij volwassenen

Inleiding psycho-educatie ASS bij volwassenen Inleiding psycho-educatie ASS bij volwassenen Dit is de inleiding van de psycho-educatie modules. Aan de hand van deze modules geven we meer informatie over hoe autismespectrumstoornissen (ASS) zich uiten

Nadere informatie

Archimate risico extensies modelleren

Archimate risico extensies modelleren Archimate risico extensies modelleren Notatiewijzen van risico analyses op basis van checklists versie 0.2 Bert Dingemans 1 Inleiding Risico s zijn een extra dimensie bij het uitwerken van een architectuur.

Nadere informatie

Cover Page. The handle http://hdl.handle.net/1887/20225 holds various files of this Leiden University dissertation.

Cover Page. The handle http://hdl.handle.net/1887/20225 holds various files of this Leiden University dissertation. Cover Page The handle http://hdl.handle.net/1887/20225 holds various files of this Leiden University dissertation. Author: Heijstek, Werner Title: Architecture design in global and model-centric software

Nadere informatie

Twaalfde college complexiteit. 11 mei 2012. Overzicht, MST

Twaalfde college complexiteit. 11 mei 2012. Overzicht, MST College 12 Twaalfde college complexiteit 11 mei 2012 Overzicht, MST 1 Agenda voor vandaag Minimum Opspannende Boom (minimum spanning tree) als voorbeeld van greedy algoritmen Overzicht: wat voor technieken

Nadere informatie

De diep verstandelijk gehandicapte medemens

De diep verstandelijk gehandicapte medemens De diep verstandelijk gehandicapte medemens Eerste druk, mei 2012 2012 Wilte van Houten isbn: 978-90-484-2352-1 nur: 895 Uitgever: Free Musketeers, Zoetermeer www.freemusketeers.nl Hoewel aan de totstandkoming

Nadere informatie

Genetische algoritmen in Java met JGAP

Genetische algoritmen in Java met JGAP Genetische algoritmen in Java met JGAP Inleiding JGAP, uitgesproken als "jee-gep", is een framework voor het implementeren van genetische algoritmen en het gebruik ervan in Java. Genetische algoritmen

Nadere informatie

Bij dit hoofdstukken horen geen opgaven.

Bij dit hoofdstukken horen geen opgaven. 6. Programmeertalen Een computer begrijpt eigenlijk alleen maar binaire code (bestaande uit 1 en 0). Om hem/haar makkelijk opdrachten te geven zijn programmeertalen ontwikkeld. Deze moeten een goed gedefinieerde

Nadere informatie

Wat zijn concepten? Hoe ontwikkelen we concepten? autisme concepten? Gevolgen voor de praktijk. Autisme Centraal 16 4 2014

Wat zijn concepten? Hoe ontwikkelen we concepten? autisme concepten? Gevolgen voor de praktijk. Autisme Centraal 16 4 2014 Autisme en Concepten Peter Vermeulen, PhD Autisme Centraal Temple Grandin Elke gedachte die ik heb, is een afbeelding. Als ik aan hond denk, dan zie ik een reeks plaatjes van honden, zoals die van de buren.

Nadere informatie

College 6: Skills. Anderson, hoofdstuk 9 Ingmar Visser

College 6: Skills. Anderson, hoofdstuk 9 Ingmar Visser College 6: Skills Anderson, hoofdstuk 9 Ingmar Visser Vragen Vragen vorige colleges? Overzicht college Introductie, behaviorisme versus cognitivisme Psychologie & AI Overzicht cursus Hoofdstuk 9 Anderson,

Nadere informatie

De Gespecialiseerde Professional

De Gespecialiseerde Professional Top Talent Programma Excellentietraject: Facility Management F-MEX De Gespecialiseerde Professional Academie: HBS Saxion University of Applied Science Auteur: Benedicte de Vries Datum: 13-07-2015 1 Programma:

Nadere informatie

2008 Universiteit Maastricht Page 1 of 167

2008 Universiteit Maastricht Page 1 of 167 2008 Universiteit Maastricht Page 1 of 167 Inhoudsopgave Sociaal Gedrag... 5 Methoden en Technieken van Onderzoek... 7 Introductie cursus computergebruik en El... 9 Introductie bibliotheek... 11 Observeren

Nadere informatie

UNIVERSITY OF TWENTS MEESTERSCHAP 1/25/2017 FORMATIEF TOETSEN IN DE KLAS: TIPS VOOR IN DE LES

UNIVERSITY OF TWENTS MEESTERSCHAP 1/25/2017 FORMATIEF TOETSEN IN DE KLAS: TIPS VOOR IN DE LES UNIVERSITY OF TWENTS MEESTERSCHAP FORMATIEF TOETSEN IN DE KLAS: TIPS VOOR IN DE LES Kim Schildkamp Wilma Kippers Christel Wolterinck Fer Coenders 1 IN DEZE WORKSHOP: 1. 2. 3. 4. 5. LEERDOELEN THEORIE VRAGENLIJST

Nadere informatie