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【2h】

Counts of mechanical, external configurations compared to computational, internal configurations in natural and artificial systems

机译：与自然和人工系统中的计算，内部配置相比，机械，外部配置的计数

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摘要

Animal movement encodes information that is meaningfully interpreted by natural counterparts. This is a behavior that roboticists are trying to replicate in artificial systems but that is not well understood even in natural systems. This paper presents a count on the cardinality of a discretized posture space—an aspect of expressivity—of articulated platforms. The paper uses an information-theoretic measure, Shannon entropy, to create observations analogous to Moore’s Law, providing a measure that complements traditional measures of the capacity of robots. This analysis, applied to a variety of natural and artificial systems, shows trends in increasing capacity in both internal and external complexity for natural systems while artificial, robotic systems have increased significantly in the capacity of computational (internal) states but remained more or less constant in mechanical (external) state capacity. The quantitative measure proposed in this paper provides an additional lens through which to compare natural and artificial systems.
机译：动物运动编码的信息可以被自然对应物有意义地解释。这是机器人专家试图在人造系统中复制的行为，但即使在自然系统中也没有很好地理解。本文介绍了铰接平台的离散姿势空间（表示性的一个方面）的基数。本文使用一种信息理论方法，即香农熵，来创建类似于摩尔定律的观察结果，从而提供一种对传统的机器人能力度量进行补充的度量。这项分析适用于各种自然系统和人工系统，显示了自然系统内部和外部复杂性的容量不断增加的趋势，而人工，机器人系统的计算（内部）状态的容量却显着增加，但基本保持不变处于机械（外部）状态。本文提出的定量方法提供了一个额外的视角，可以通过它比较自然系统和人工系统。

著录项

  • 期刊名称 PLoS Clinical Trials
  • 作者

    Amy LaViers;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 2015(14),5
  • 年度 2015
  • 页码 e0215671
  • 总页数 19
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
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